論文の概要: Emerging Vulnerabilities in Frontier Models: Multi-Turn Jailbreak Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00137v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 17:30:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 16:50:17.429530
• Title: Emerging Vulnerabilities in Frontier Models: Multi-Turn Jailbreak Attacks
• Title（参考訳）: フロンティアモデルにおける新たな脆弱性:マルチターンジェイルブレイク攻撃
• Authors: Tom Gibbs, Ethan Kosak-Hine, George Ingebretsen, Jason Zhang, Julius Broomfield, Sara Pieri, Reihaneh Iranmanesh, Reihaneh Rabbany, Kellin Pelrine,
• Abstract要約: この作業では、Jailbreakのデータセットを導入し、各サンプルを1つまたは複数ターンのフォーマットで入力できる。 コンテンツでは同等だが、ジェイルブレイクの成功では同等ではない。ある構造に対する防御は、他方に対する防御を保証するものではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.796086914275059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are improving at an exceptional rate. However, these models are still susceptible to jailbreak attacks, which are becoming increasingly dangerous as models become increasingly powerful. In this work, we introduce a dataset of jailbreaks where each example can be input in both a single or a multi-turn format. We show that while equivalent in content, they are not equivalent in jailbreak success: defending against one structure does not guarantee defense against the other. Similarly, LLM-based filter guardrails also perform differently depending on not just the input content but the input structure. Thus, vulnerabilities of frontier models should be studied in both single and multi-turn settings; this dataset provides a tool to do so.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は例外的な速度で改善されている。 しかし、これらのモデルは依然としてジェイルブレイク攻撃の影響を受けており、モデルがますます強力になるにつれて、ますます危険が増している。 そこで本研究では,各例を単一あるいは複数ターンの形式で入力可能なジェイルブレイクのデータセットを提案する。 コンテンツでは同等だが、ジェイルブレイクの成功では同等ではない。ある構造に対する防御は、他方に対する防御を保証するものではない。 同様に、LLMベースのフィルタガードレールも、入力内容だけでなく、入力構造にも依存する。 したがって、フロンティアモデルの脆弱性は、シングルターンとマルチターンの両方の設定で調査する必要がある。

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