論文の概要: Securing Large Language Models: Addressing Bias, Misinformation, and Prompt Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08087v2
- Date: Sat, 19 Oct 2024 23:54:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 21:31:36.156867
- Title: Securing Large Language Models: Addressing Bias, Misinformation, and Prompt Attacks
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルのセキュア化: バイアス、誤情報、即時攻撃に対処する
- Authors: Benji Peng, Keyu Chen, Ming Li, Pohsun Feng, Ziqian Bi, Junyu Liu, Qian Niu,
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な分野において印象的な機能を示しているが、その使用の増加は重要なセキュリティ上の懸念を提起している。
この記事では、LLMセキュリティにおける重要な問題に対処する最近の文献をレビューし、正確性、バイアス、コンテンツ検出、攻撃に対する脆弱性に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.893445918647842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate impressive capabilities across various fields, yet their increasing use raises critical security concerns. This article reviews recent literature addressing key issues in LLM security, with a focus on accuracy, bias, content detection, and vulnerability to attacks. Issues related to inaccurate or misleading outputs from LLMs is discussed, with emphasis on the implementation from fact-checking methodologies to enhance response reliability. Inherent biases within LLMs are critically examined through diverse evaluation techniques, including controlled input studies and red teaming exercises. A comprehensive analysis of bias mitigation strategies is presented, including approaches from pre-processing interventions to in-training adjustments and post-processing refinements. The article also probes the complexity of distinguishing LLM-generated content from human-produced text, introducing detection mechanisms like DetectGPT and watermarking techniques while noting the limitations of machine learning enabled classifiers under intricate circumstances. Moreover, LLM vulnerabilities, including jailbreak attacks and prompt injection exploits, are analyzed by looking into different case studies and large-scale competitions like HackAPrompt. This review is concluded by retrospecting defense mechanisms to safeguard LLMs, accentuating the need for more extensive research into the LLM security field.
- Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、様々な分野において印象的な機能を示しているが、その使用の増加は重要なセキュリティ上の懸念を提起している。
この記事では、LLMセキュリティにおける重要な問題に対処する最近の文献をレビューし、正確性、バイアス、コンテンツ検出、攻撃に対する脆弱性に焦点を当てる。
ファクトチェック手法による応答信頼性の向上に焦点をあてて,LLMからの不正確な出力や誤解を招くアウトプットに関する問題点を論じる。
LLM内の遺伝的バイアスは、制御された入力研究やレッド・チームリング・エクササイズを含む様々な評価手法によって批判的に検証される。
偏差緩和戦略の包括的分析を行い、前処理の介入からトレーニング中の調整、後処理の改良までアプローチする。
また,LLM生成したコンテンツを人為的テキストと区別し,複雑な状況下での機械学習有効分類の限界に留意しながら,検出GPTや透かし技術などの検出機構を導入するという複雑さについても検討した。
さらに、Jailbreak攻撃やプロンプトインジェクションエクスプロイトを含むLLM脆弱性は、さまざまなケーススタディとHackAPromptのような大規模コンペティションを調査して分析される。
このレビューは、LLMの安全を守るための防衛機構をふりかえり、LLMのセキュリティ分野に関するより広範な研究の必要性を強調することによって締めくくられる。
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