論文の概要: Operationalizing a Threat Model for Red-Teaming Large Language Models (LLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14937v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 17:05:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:58:07.207106
• Title: Operationalizing a Threat Model for Red-Teaming Large Language Models (LLMs)
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における脅威モデルの運用
• Authors: Apurv Verma, Satyapriya Krishna, Sebastian Gehrmann, Madhavan Seshadri, Anu Pradhan, Tom Ault, Leslie Barrett, David Rabinowitz, John Doucette, NhatHai Phan,
• Abstract要約: Red-teamingは、大規模言語モデル(LLM)の脆弱性を特定するテクニックである。 本稿では,LLM に対するリピート攻撃に関する詳細な脅威モデルを提案し,知識の体系化(SoK)を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.670925982912312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating secure and resilient applications with large language models (LLM) requires anticipating, adjusting to, and countering unforeseen threats. Red-teaming has emerged as a critical technique for identifying vulnerabilities in real-world LLM implementations. This paper presents a detailed threat model and provides a systematization of knowledge (SoK) of red-teaming attacks on LLMs. We develop a taxonomy of attacks based on the stages of the LLM development and deployment process and extract various insights from previous research. In addition, we compile methods for defense and practical red-teaming strategies for practitioners. By delineating prominent attack motifs and shedding light on various entry points, this paper provides a framework for improving the security and robustness of LLM-based systems.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)でセキュアでレジリエントなアプリケーションを作成するには、予期せぬ脅威を予測し、修正し、対処する必要がある。 現実のLLM実装の脆弱性を識別するための重要なテクニックとして、レッドチーム化が登場した。 本稿では,LLM に対するリピート攻撃に関する詳細な脅威モデルを提案し,知識の体系化(SoK)を提供する。 我々は,LLM開発および展開プロセスの段階に基づく攻撃の分類を開発し,過去の研究から様々な知見を抽出する。 また,実践者に対する防衛および実践的レッドチーム戦略の手法をコンパイルする。 本論文は,LLMシステムにおけるセキュリティとロバスト性向上のための枠組みとして,攻撃モチーフを明確化し,様々なエントリポイントに光を遮蔽する手法を提案する。

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