論文の概要: Recent Advances in Attack and Defense Approaches of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03274v2
• Date: Fri, 6 Sep 2024 10:31:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 13:05:05.331973
• Title: Recent Advances in Attack and Defense Approaches of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの攻撃・防衛手法の最近の進歩
• Authors: Jing Cui, Yishi Xu, Zhewei Huang, Shuchang Zhou, Jianbin Jiao, Junge Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、高度なテキスト処理と生成機能を通じて、人工知能と機械学習に革命をもたらした。 彼らの広範な展開は、重大な安全性と信頼性の懸念を引き起こした。 本稿は,LLMの脆弱性と脅威に関する最近の研究をレビューし,現代防衛機構の有効性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.271665614205034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized artificial intelligence and machine learning through their advanced text processing and generating capabilities. However, their widespread deployment has raised significant safety and reliability concerns. Established vulnerabilities in deep neural networks, coupled with emerging threat models, may compromise security evaluations and create a false sense of security. Given the extensive research in the field of LLM security, we believe that summarizing the current state of affairs will help the research community better understand the present landscape and inform future developments. This paper reviews current research on LLM vulnerabilities and threats, and evaluates the effectiveness of contemporary defense mechanisms. We analyze recent studies on attack vectors and model weaknesses, providing insights into attack mechanisms and the evolving threat landscape. We also examine current defense strategies, highlighting their strengths and limitations. By contrasting advancements in attack and defense methodologies, we identify research gaps and propose future directions to enhance LLM security. Our goal is to advance the understanding of LLM safety challenges and guide the development of more robust security measures.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、高度なテキスト処理と生成機能を通じて、人工知能と機械学習に革命をもたらした。 しかし、その広範な展開は、重大な安全性と信頼性の懸念を引き起こしている。 深層ニューラルネットワークの脆弱性は、新たな脅威モデルと相まって、セキュリティ評価を妥協し、誤ったセキュリティ感覚を生み出す可能性がある。 LLMのセキュリティ分野における広範な研究を考えると、現状の要約は、研究コミュニティが現在の景観をよりよく理解し、今後の発展を知らせるのに役立つと信じている。 本稿では,LLMの脆弱性と脅威に関する最近の研究をレビューし,現代の防衛機構の有効性を評価する。 我々は攻撃ベクトルとモデル弱点に関する最近の研究を分析し、攻撃機構と進化する脅威景観に関する洞察を提供する。 また、現在の防衛戦略についても検討し、その強みと限界を強調します。 攻撃・防衛手法の進歩とは対照的に,我々は研究のギャップを識別し,LLMの安全性を高めるための今後の方向性を提案する。 我々の目標は、LLMの安全性の課題の理解を深め、より堅牢なセキュリティ対策の開発を指導することである。

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