論文の概要: Well, that escalated quickly: The Single-Turn Crescendo Attack (STCA)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03131v1
- Date: Wed, 4 Sep 2024 23:45:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 22:44:13.262649
- Title: Well, that escalated quickly: The Single-Turn Crescendo Attack (STCA)
- Title(参考訳): それは急速にエスカレートした:Single-Turn Crescendo Attack (STCA)
- Authors: Alan Aqrawi,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対する敵対的攻撃に対する新しいアプローチについて検討する。
シングル・トゥルン・クレシェンド・アタックは、マーク・ルシノヴィチ、アフメド・セイラム、ロネン・エルダンによって設立されたマルチターン・クレシェンド・アタックに基づいている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper explores a novel approach to adversarial attacks on large language models (LLM): the Single-Turn Crescendo Attack (STCA). The STCA builds upon the multi-turn crescendo attack established by Mark Russinovich, Ahmed Salem, Ronen Eldan. Traditional multi-turn adversarial strategies gradually escalate the context to elicit harmful or controversial responses from LLMs. However, this paper introduces a more efficient method where the escalation is condensed into a single interaction. By carefully crafting the prompt to simulate an extended dialogue, the attack bypasses typical content moderation systems, leading to the generation of responses that would normally be filtered out. I demonstrate this technique through a few case studies. The results highlight vulnerabilities in current LLMs and underscore the need for more robust safeguards. This work contributes to the broader discourse on responsible AI (RAI) safety and adversarial testing, providing insights and practical examples for researchers and developers. This method is unexplored in the literature, making it a novel contribution to the field.
- Abstract(参考訳): 本稿では,大規模言語モデルに対する敵対的攻撃(LLM: Single-Turn Crescendo Attack,STCA: Single-Turn Crescendo Attack)に対する新たなアプローチについて検討する。
STCAは、マーク・ルシノヴィッチ、アフメド・セイラム、ロネン・エルダンが設立したマルチターン・クレシデンド攻撃に基づいている。
従来の多ターン敵戦略は、LSMから有害または論争的な反応を引き出すために、文脈を徐々にエスカレートする。
しかし,本研究では,エスカレーションを1つの相互作用に凝縮するより効率的な手法を提案する。
拡張ダイアログをシミュレートするプロンプトを慎重に作成することで、攻撃は典型的なコンテンツモデレーションシステムをバイパスし、通常はフィルタリングされる応答を生成する。
私はいくつかのケーススタディを通してこのテクニックを実演します。
その結果、現在のLLMの脆弱性を強調し、より堅牢なセーフガードの必要性を浮き彫りにした。
この研究は、責任あるAI(RAI)の安全性と敵対的なテストに関する幅広い議論に寄与し、研究者や開発者にとって洞察と実践的な例を提供する。
この手法は文学では未解明であり、この分野に新しい貢献をしている。
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