論文の概要: AdaPPA: Adaptive Position Pre-Fill Jailbreak Attack Approach Targeting LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07503v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 00:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 20:40:16.928453
• Title: AdaPPA: Adaptive Position Pre-Fill Jailbreak Attack Approach Targeting LLMs
• Title（参考訳）: AdaPPA: LLMをターゲットとした適応的位置対応型プリフィル・ジェイルブレイク攻撃手法
• Authors: Lijia Lv, Weigang Zhang, Xuehai Tang, Jie Wen, Feng Liu, Jizhong Han, Songlin Hu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃を適応的に行うための適応的位置補充型ジェイルブレイク攻撃手法を提案する。 提案手法は,提案モデルの命令追従能力を利用して,まず安全なコンテンツを出力し,次にその物語シフト能力を利用して有害なコンテンツを生成する。 本手法は,従来の手法と比較して,広く認識されているセキュアモデル(Llama2)において,攻撃成功率を47%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.221522224051846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Jailbreak vulnerabilities in Large Language Models (LLMs) refer to methods that extract malicious content from the model by carefully crafting prompts or suffixes, which has garnered significant attention from the research community. However, traditional attack methods, which primarily focus on the semantic level, are easily detected by the model. These methods overlook the difference in the model's alignment protection capabilities at different output stages. To address this issue, we propose an adaptive position pre-fill jailbreak attack approach for executing jailbreak attacks on LLMs. Our method leverages the model's instruction-following capabilities to first output pre-filled safe content, then exploits its narrative-shifting abilities to generate harmful content. Extensive black-box experiments demonstrate our method can improve the attack success rate by 47% on the widely recognized secure model (Llama2) compared to existing approaches. Our code can be found at: https://github.com/Yummy416/AdaPPA.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)のジェイルブレイク脆弱性は、研究コミュニティから大きな注目を集めているプロンプトや接尾辞を慎重に作成することで、モデルから悪意のあるコンテンツを抽出する手法を指す。 しかし、主にセマンティックレベルに焦点を当てた従来の攻撃方法は、モデルによって容易に検出される。 これらの方法は、異なる出力段階でモデルのアライメント保護能力の違いを見落としている。 この問題に対処するため, LLMに対するジェイルブレイク攻撃を適応的に行うために, ジェイルブレイク前攻撃手法を提案する。 提案手法は,提案モデルの命令追従機能を利用して,まず予め満たされた安全なコンテンツを出力し,次にその物語シフト能力を利用して有害なコンテンツを生成する。 大規模なブラックボックス実験により,既存の手法と比較して,広く認識されているセキュアモデル(Llama2)において,攻撃成功率を47%向上できることを示した。 私たちのコードは、https://github.com/Yummy416/AdaPPA.com/AdaPPAで参照できます。

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