論文の概要: Hide Your Malicious Goal Into Benign Narratives: Jailbreak Large Language Models through Neural Carrier Articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11182v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 20:35:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 21:06:50.037292
• Title: Hide Your Malicious Goal Into Benign Narratives: Jailbreak Large Language Models through Neural Carrier Articles
• Title（参考訳）: 悪意ある目標を良心的物語に隠す:ニューラルキャリアによる大規模言語モデルのジェイルブレイク
• Authors: Zhilong Wang, Haizhou Wang, Nanqing Luo, Lan Zhang, Xiaoyan Sun, Yebo Cao, Peng Liu,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.109063166962079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Jailbreak attacks on Language Model Models (LLMs) entail crafting prompts aimed at exploiting the models to generate malicious content. This paper proposes a new type of jailbreak attacks which shift the attention of the LLM by inserting a prohibited query into a carrier article. The proposed attack leverage the knowledge graph and a composer LLM to automatically generating a carrier article that is similar to the topic of the prohibited query but does not violate LLM's safeguards. By inserting the malicious query to the carrier article, the assembled attack payload can successfully jailbreak LLM. To evaluate the effectiveness of our method, we leverage 4 popular categories of ``harmful behaviors'' adopted by related researches to attack 6 popular LLMs. Our experiment results show that the proposed attacking method can successfully jailbreak all the target LLMs which high success rate, except for Claude-3.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルモデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃には、悪意のあるコンテンツを生成するためにモデルを活用することを目的としたクラフトプロンプトが含まれる。 本稿では,禁止クエリをキャリア記事に挿入することで,LDMの注意を移動させる新しいタイプのジェイルブレイク攻撃を提案する。 提案攻撃は知識グラフとLLMを利用して、禁止クエリのトピックと似ているがLLMの保護に違反しないキャリア記事を自動的に生成する。 悪意のあるクエリをキャリア記事に挿入することで、アタックペイロードがJailbreak LLMを成功させることができる。 提案手法の有効性を評価するために,関連研究で採用されている「有害行動」の4つの人気カテゴリを活用し,6つのLLMを攻撃した。 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。

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