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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11182v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 01:18:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 18:29:32.729567
• Title: Hide Your Malicious Goal Into Benign Narratives: Jailbreak Large Language Models through Carrier Articles
• Title（参考訳）: 悪意ある目標を悪名高い物語に隠す - キャリア記事を通じて大規模な言語モデルをジェイルブレイクする
• Authors: Zhilong Wang, Haizhou Wang, Nanqing Luo, Lan Zhang, Xiaoyan Sun, Yebo Cao, Peng Liu,
• Abstract要約: LLM(Large Language Model)ジェイルブレイク(LLM)は、LLMの保護を回避し、安全な使用ガイドラインに反するコンテンツを生成する攻撃の一種である。 本稿では,禁止クエリをキャリア記事に戦略的に注入することで,ペイロードプロンプトを製作するブラックボックス・ジェイルブレイク手法を提案する。 私たちはJailbreakBenchを使って、100の異なるJailbreak目標に対して4つのターゲットモデルをテストするアプローチを評価しました。
• 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: Large Language Model (LLM) jailbreak refers to a type of attack aimed to bypass the safeguard of an LLM to generate contents that are inconsistent with the safe usage guidelines. Based on the insights from the self-attention computation process, this paper proposes a novel blackbox jailbreak approach, which involves crafting the payload prompt by strategically injecting the prohibited query into a carrier article. The carrier article maintains the semantic proximity to the prohibited query, which is automatically produced by combining a hypernymy article and a context, both of which are generated from the prohibited query. The intuition behind the usage of carrier article is to activate the neurons in the model related to the semantics of the prohibited query while suppressing the neurons that will trigger the objectionable text. Carrier article itself is benign, and we leveraged prompt injection techniques to produce the payload prompt. We evaluate our approach using JailbreakBench, testing against four target models across 100 distinct jailbreak objectives. The experimental results demonstrate our method's superior effectiveness, achieving an average success rate of 63% across all target models, significantly outperforming existing blackbox jailbreak methods.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Model)ジェイルブレイク(LLM)は、LLMの保護を回避し、安全な使用ガイドラインに反するコンテンツを生成する攻撃の一種である。 本稿では,自己注意型計算プロセスの知見に基づいて,禁止クエリをキャリア記事に戦略的に注入することでペイロードのプロンプトを製作する,新たなブラックボックス・ジェイルブレイク手法を提案する。 キャリア記事は、禁止されたクエリから生成されるハイパーネミー記事とコンテキストを組み合わせることで自動的に生成される、禁止されたクエリに対するセマンティックな近接性を維持する。 キャリア記事の使用の背後にある直感は、禁止されたクエリのセマンティクスに関連するモデルのニューロンを活性化し、反対のテキストをトリガーするニューロンを抑えることである。 キャリヤ記事自体が良心的であり、ペイロードプロンプトを生成するためにプロンプトインジェクション技術を活用しました。 私たちはJailbreakBenchを使って、100の異なるJailbreak目標に対して4つのターゲットモデルをテストするアプローチを評価しました。 実験により,本手法の有効性を実証し,すべての対象モデルに対して平均63%の成功率を達成し,既存のブラックボックスジェイルブレイク法を著しく上回る結果を得た。

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