論文の概要: Prompt Obfuscation for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11026v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 09:43:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:18:54.053725
• Title: Prompt Obfuscation for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのプロンプト難読化
• Authors: David Pape, Thorsten Eisenhofer, Lea Schönherr,
• Abstract要約: 本研究では,従来のシステムプロンプトの代替案を提案する。 システムプロンプトの抽出を防止するために,プロンプト難読化を導入する。 提案手法は,知的財産権の保護に有効な手法でありながら,本来のシステムプロンプトと同じ実用性を維持しつつも有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.395454692830322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: System prompts that include detailed instructions to describe the task performed by the underlying large language model (LLM) can easily transform foundation models into tools and services with minimal overhead. Because of their crucial impact on the utility, they are often considered intellectual property, similar to the code of a software product. However, extracting system prompts is easily possible by using prompt injection. As of today, there is no effective countermeasure to prevent the stealing of system prompts and all safeguarding efforts could be evaded with carefully crafted prompt injections that bypass all protection mechanisms.In this work, we propose an alternative to conventional system prompts. We introduce prompt obfuscation to prevent the extraction of the system prompt while maintaining the utility of the system itself with only little overhead. The core idea is to find a representation of the original system prompt that leads to the same functionality, while the obfuscated system prompt does not contain any information that allows conclusions to be drawn about the original system prompt. We implement an optimization-based method to find an obfuscated prompt representation while maintaining the functionality. To evaluate our approach, we investigate eight different metrics to compare the performance of a system using the original and the obfuscated system prompts, and we show that the obfuscated version is constantly on par with the original one. We further perform three different deobfuscation attacks and show that with access to the obfuscated prompt and the LLM itself, we are not able to consistently extract meaningful information. Overall, we showed that prompt obfuscation can be an effective method to protect intellectual property while maintaining the same utility as the original system prompt.
• Abstract（参考訳）: 基盤となる大きな言語モデル(LLM)によって実行されるタスクを記述するための詳細な命令を含むシステムプロンプトは、基礎モデルを最小限のオーバーヘッドでツールやサービスに簡単に変換できる。 ユーティリティに重大な影響を与えるため、ソフトウェア製品のコードと同様、知的財産と見なされることが多い。 しかし、プロンプトインジェクションを用いることで、抽出システムプロンプトを容易に得ることができる。 現在、システムプロンプトの盗難防止に有効な対策はなく、すべての保護機構をバイパスするプロンプトインジェクションを慎重に行うことで、すべての安全対策を回避することが可能であり、従来のシステムプロンプトの代替案を提案する。 本稿では,システム自体の実用性をほとんどオーバーヘッドなく維持しながら,システムプロンプトの抽出を防止するために,プロンプト難読化を導入する。 中心となる考え方は、同じ機能につながる元のシステムプロンプトの表現を見つけることであるが、難読化されたシステムプロンプトには、元のシステムプロンプトに関する結論を導き出すための情報が含まれていない。 機能を維持しながら難解なプロンプト表現を見つけるために最適化に基づく手法を実装した。 提案手法を評価するために,元のシステムプロンプトと難読化システムプロンプトを用いてシステムの性能を比較するため,8種類のメトリクスを調査し,難読化バージョンが元のシステムと常に同等であることを示す。 さらに3つの異なる難読化攻撃を行い、難読化プロンプトとLCM自体にアクセスしても、常に意味のある情報を抽出できないことを示す。 全体として,プロンプト難読化は知的財産の保護に有効な方法であり,元のシステムと同一の実用性を維持しつつも有効であることを示した。

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