論文の概要: Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15398v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 10:18:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 13:10:19.064961
• Title: Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI
• Title（参考訳）: アタック・アトラス - Red Teaming GenAIにおける課題と落とし穴に対する実践者の視点
• Authors: Ambrish Rawat, Stefan Schoepf, Giulio Zizzo, Giandomenico Cornacchia, Muhammad Zaid Hameed, Kieran Fraser, Erik Miehling, Beat Buesser, Elizabeth M. Daly, Mark Purcell, Prasanna Sattigeri, Pin-Yu Chen, Kush R. Varshney,
• Abstract要約: 生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。 新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。 レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。 この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.138044013005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As generative AI, particularly large language models (LLMs), become increasingly integrated into production applications, new attack surfaces and vulnerabilities emerge and put a focus on adversarial threats in natural language and multi-modal systems. Red-teaming has gained importance in proactively identifying weaknesses in these systems, while blue-teaming works to protect against such adversarial attacks. Despite growing academic interest in adversarial risks for generative AI, there is limited guidance tailored for practitioners to assess and mitigate these challenges in real-world environments. To address this, our contributions include: (1) a practical examination of red- and blue-teaming strategies for securing generative AI, (2) identification of key challenges and open questions in defense development and evaluation, and (3) the Attack Atlas, an intuitive framework that brings a practical approach to analyzing single-turn input attacks, placing it at the forefront for practitioners. This work aims to bridge the gap between academic insights and practical security measures for the protection of generative AI systems.
• Abstract（参考訳）: 生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)が製品アプリケーションに統合されるにつれ、新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点が当てられるようになる。 レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。 生成的AIに対する敵対的リスクに対する学術的な関心が高まっているにもかかわらず、実践者がこれらの課題を現実の環境で評価し緩和するのに適したガイダンスは限られている。 この課題に対処するために,(1)生成AIを確保するための赤と青のチーム戦略の実践的検証,(2)防衛開発と評価における重要な課題とオープンな質問の識別,(3)単ターン入力攻撃の分析に実践的なアプローチをもたらすアタック・アトラス(Attack Atlas)を実践者のために最前線に配置する。 この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。

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