論文の概要: h4rm3l: A Dynamic Benchmark of Composable Jailbreak Attacks for LLM Safety Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04811v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 01:45:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-12 16:58:32.962353
• Title: h4rm3l: A Dynamic Benchmark of Composable Jailbreak Attacks for LLM Safety Assessment
• Title（参考訳）: h4rm3l: LLM安全性評価のための構成可能なジェイルブレイク攻撃の動的ベンチマーク
• Authors: Moussa Koulako Bala Doumbouya, Ananjan Nandi, Gabriel Poesia, Davide Ghilardi, Anna Goldie, Federico Bianchi, Dan Jurafsky, Christopher D. Manning,
• Abstract要約: 我々は,静的なデータセットや攻撃や被害を克服するために,構成可能なジェイルブレイク攻撃の新たなベンチマークを提案する。 我々は、h4rm3lを使用して、6つの最先端(SOTA)オープンソースおよびプロプライエタリなLLMをターゲットにした2656の新たなジェイルブレイク攻撃のデータセットを生成する。 合成攻撃のいくつかは、以前報告した攻撃よりも効果的であり、SOTAクローズド言語モデルでは、アタック成功率は90%以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.5611060845958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The safety of Large Language Models (LLMs) remains a critical concern due to a lack of adequate benchmarks for systematically evaluating their ability to resist generating harmful content. Previous efforts towards automated red teaming involve static or templated sets of illicit requests and adversarial prompts which have limited utility given jailbreak attacks' evolving and composable nature. We propose a novel dynamic benchmark of composable jailbreak attacks to move beyond static datasets and taxonomies of attacks and harms. Our approach consists of three components collectively called h4rm3l: (1) a domain-specific language that formally expresses jailbreak attacks as compositions of parameterized prompt transformation primitives, (2) bandit-based few-shot program synthesis algorithms that generate novel attacks optimized to penetrate the safety filters of a target black box LLM, and (3) open-source automated red-teaming software employing the previous two components. We use h4rm3l to generate a dataset of 2656 successful novel jailbreak attacks targeting 6 state-of-the-art (SOTA) open-source and proprietary LLMs. Several of our synthesized attacks are more effective than previously reported ones, with Attack Success Rates exceeding 90% on SOTA closed language models such as claude-3-haiku and GPT4-o. By generating datasets of jailbreak attacks in a unified formal representation, h4rm3l enables reproducible benchmarking and automated red-teaming, contributes to understanding LLM safety limitations, and supports the development of robust defenses in an increasingly LLM-integrated world. Warning: This paper and related research artifacts contain offensive and potentially disturbing prompts and model-generated content.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の安全性は、有害なコンテンツの生成に抵抗する能力を体系的に評価する十分なベンチマークが欠如していることから、依然として重要な懸念点である。 自動赤チーム化へのこれまでの取り組みには、Jailbreak攻撃の進化と構成可能な性質を考慮に入れた、静的またはテンプレート化された不正要求と敵のプロンプトが含まれていた。 本稿では,静的なデータセットや攻撃や被害の分類を超越した,構成可能なジェイルブレイク攻撃の動的ベンチマークを提案する。 提案手法は,(1)パラメータ化されたプロンプト変換プリミティブの合成としてジェイルブレイク攻撃を正式に表現するドメイン固有言語,(2)対象のブラックボックスLLMの安全フィルタを透過するために最適化された新規な攻撃を生成するバンディットベースの少数ショットプログラム合成アルゴリズム,(3)以前の2つのコンポーネントを用いたオープンソース自動リピートソフトウェアからなる。 我々は、h4rm3lを使用して、6つの最先端(SOTA)オープンソースおよびプロプライエタリなLLMをターゲットにした2656の新たなジェイルブレイク攻撃のデータセットを生成する。 クロード3-ハイクやGPT4-oといったSOTAクローズド言語モデルでは,攻撃成功率が90%以上である。 統一された形式表現でジェイルブレイク攻撃のデータセットを生成することで、h4rm3lは再現可能なベンチマークと自動化されたレッドチームを可能にし、LLMの安全性の限界を理解するのに寄与し、ますますLLM統合された世界における堅牢な防御の開発をサポートする。 警告:本論文および関連研究成果物は、攻撃的で潜在的に乱暴なプロンプトとモデル生成コンテンツを含んでいる。

関連論文リスト

• Prefill-Based Jailbreak: A Novel Approach of Bypassing LLM Safety Boundary [2.4329261266984346]
  LLM(Large Language Models)は、有用で安全なコンテンツを生成するように設計されている。 一般的にジェイルブレイクと呼ばれる 敵の攻撃は 安全プロトコルをバイパスできる LLMのプリフィル機能を利用した新しいジェイルブレイク攻撃手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T07:38:43Z)
• xJailbreak: Representation Space Guided Reinforcement Learning for Interpretable LLM Jailbreaking [32.89084809038529]
  ブラックボックス・ジェイルブレイク(Black-box jailbreak)は、大規模な言語モデルの安全メカニズムをバイパスする攻撃である。 強化学習(RL)を利用した新しいブラックボックスジェイルブレイク手法を提案する。 我々は,より厳密で総合的なジェイルブレイク成功評価を提供するために,キーワード,意図マッチング,回答バリデーションを取り入れた総合的ジェイルブレイク評価フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T06:07:58Z)
• Iterative Self-Tuning LLMs for Enhanced Jailbreaking Capabilities [63.603861880022954]
  本稿では,対戦型LDMをジェイルブレイク能力に富んだ反復的自己調整プロセスであるADV-LLMを紹介する。 我々のフレームワークは,様々なオープンソース LLM 上で ASR を100% 近く達成しながら,逆接接尾辞を生成する計算コストを大幅に削減する。 Llama3のみに最適化されているにもかかわらず、GPT-3.5では99%のASR、GPT-4では49%のASRを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T06:36:12Z)
• A Realistic Threat Model for Large Language Model Jailbreaks [87.64278063236847]
  本研究では,ジェイルブレイク攻撃の原理的比較のための統一的脅威モデルを提案する。 私たちの脅威モデルは、パープレキシティの制約を組み合わせることで、ジェイルブレイクが自然のテキストからどれだけ逸脱するかを測定します。 我々は、この新しい現実的な脅威モデルに人気のある攻撃を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:27:01Z)
• Deciphering the Chaos: Enhancing Jailbreak Attacks via Adversarial Prompt Translation [71.92055093709924]
  そこで本稿では, ガーブレッドの逆数プロンプトを, 一貫性のある, 可読性のある自然言語の逆数プロンプトに"翻訳"する手法を提案する。 また、jailbreakプロンプトの効果的な設計を発見し、jailbreak攻撃の理解を深めるための新しいアプローチも提供する。 本稿では,AdvBench上でのLlama-2-Chatモデルに対する攻撃成功率は90%以上である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T06:31:04Z)
• Hide Your Malicious Goal Into Benign Narratives: Jailbreak Large Language Models through Neural Carrier Articles [10.109063166962079]
  本稿では,言語モデルモデル(LLM)の注意を移す新しいタイプのジェイルブレイク攻撃を提案する。 提案攻撃では,知識グラフとLLMを利用して,禁止クエリのトピックに類似したキャリア記事を自動的に生成する。 実験の結果,提案手法はクロード3を除いて,高い成功率の目標LLMを投獄できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T20:35:04Z)
• EnJa: Ensemble Jailbreak on Large Language Models [69.13666224876408]
  大きな言語モデル(LLM)は、安全クリティカルなアプリケーションにますますデプロイされている。 LLMは、悪質なプロンプトを慎重に作り、ポリシーに違反するコンテンツを生成することで、まだジェイルブレイクされる可能性がある。 本稿では,プロンプトレベルのジェイルブレイクを用いて有害な命令を隠蔽し,グラデーションベースの攻撃で攻撃成功率を高め,テンプレートベースのコネクタを介して2種類のジェイルブレイク攻撃を接続する新しいEnJa攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T07:46:08Z)
• RedAgent: Red Teaming Large Language Models with Context-aware Autonomous Language Agent [24.487441771427434]
  我々は,コンテキスト認識型ジェイルブレイクプロンプトを生成するためのマルチエージェントLLMシステムRedAgentを提案する。 我々のシステムは、ほとんどのブラックボックスLSMをたった5つのクエリでジェイルブレイクすることができ、既存のレッドチーム方式の効率を2倍に向上させることができる。 すべての問題を報告し、バグ修正のためにOpenAIとMetaと通信しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T17:34:36Z)
• SeqAR: Jailbreak LLMs with Sequential Auto-Generated Characters [17.077233047780144]
  私たちは、Jailbreakプロンプトを自動設計するフレームワークであるSeqARを紹介します。 GPT-35-11.06 と GPT-4 の安全アライメントを回避し,SeqAR は 88% と 60% の成功率を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T02:58:29Z)
• SelfDefend: LLMs Can Defend Themselves against Jailbreaking in a Practical Manner [21.414701448926614]
  本稿では,自衛隊(SelfDefend)と呼ばれる総称LDMジェイルブレイク防御フレームワークを紹介する。 我々は、一般的なGPT-3.5/4モデルを用いて、主要なジェイルブレイク攻撃すべてに対して実証的に検証した。 これらのモデルは6つの最先端の防御性能を上回り、GPT-4ベースのSelfDefendの性能に匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T15:45:31Z)
• AutoJailbreak: Exploring Jailbreak Attacks and Defenses through a Dependency Lens [83.08119913279488]
  本稿では,ジェイルブレイク攻撃と防衛技術における依存関係の体系的解析について述べる。 包括的な、自動化された、論理的な3つのフレームワークを提案します。 このアンサンブル・ジェイルブレイク・アタックと防衛の枠組みは,既存の研究を著しく上回る結果となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T07:24:41Z)
• EasyJailbreak: A Unified Framework for Jailbreaking Large Language Models [53.87416566981008]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃の構築と評価を容易にする統合フレームワークであるEasyJailbreakを紹介する。 Selector、Mutator、Constraint、Evaluatorの4つのコンポーネントを使ってJailbreak攻撃を構築する。 10の異なるLSMで検証した結果、さまざまなジェイルブレイク攻撃で平均60%の侵入確率で重大な脆弱性が判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T18:39:53Z)
• Weak-to-Strong Jailbreaking on Large Language Models [96.50953637783581]
  大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。 既存のジェイルブレイク法は計算コストがかかる。 我々は、弱々しく強固な脱獄攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T18:48:37Z)
• AutoDAN: Interpretable Gradient-Based Adversarial Attacks on Large Language Models [55.748851471119906]
  LLM(Large Language Models)の安全性の整合性は、手動のジェイルブレイク攻撃や(自動)敵攻撃によって損なわれる可能性がある。 最近の研究は、これらの攻撃に対する防御が可能であることを示唆している。敵攻撃は無限だが読めないジベリッシュプロンプトを生成し、難易度に基づくフィルタによって検出できる。 両攻撃の強度をマージする,解釈可能な勾配に基づく対向攻撃であるAutoDANを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T17:46:07Z)
• Attack Prompt Generation for Red Teaming and Defending Large Language Models [70.157691818224]
  大規模言語モデル (LLM) は、有害なコンテンツを生成するためにLSMを誘導するレッド・チーム・アタックの影響を受けやすい。 本稿では、手動と自動の手法を組み合わせて、高品質な攻撃プロンプトを経済的に生成する統合的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T06:15:05Z)
• Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries [97.29563503097995]
  大規模言語モデル(LLM)は、敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。 LLMへのブラックボックスアクセスのみのセマンティックジェイルブレイクを生成するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T15:38:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。