論文の概要: Endless Jailbreaks with Bijection Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01294v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 07:40:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:59:16.076308
• Title: Endless Jailbreaks with Bijection Learning
• Title（参考訳）: ビジェクション学習による終わりのない脱獄
• Authors: Brian R. Y. Huang, Maximilian Li, Leonard Tang,
• Abstract要約: ビジェクション学習(Bijection learning)は、大規模に成長する自動化された普遍的な攻撃である。 我々は、言語モデルの高度な推論能力を利用して、文脈における可逆言語(ビジェクション)を教える。 我々のアプローチは、幅広いフロンティア言語モデルと有害カテゴリーに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5963161678592828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite extensive safety training, LLMs are vulnerable to adversarial inputs. In this work, we introduce a simple but powerful attack paradigm, bijection learning, that yields a practically endless set of jailbreak prompts. We exploit language models' advanced reasoning capabilities to teach them invertible languages (bijections) in context, pass encoded queries to the model to bypass built-in safety mechanisms, and finally decode responses back into English, yielding helpful replies to harmful requests. Our approach proves effective on a wide range of frontier language models and harm categories. Bijection learning is an automated and universal attack that grows stronger with scale: larger models with more advanced reasoning capabilities are more susceptible to bijection learning jailbreaks despite stronger safety mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 広範囲な安全訓練にもかかわらず、LLMは敵の入力に対して脆弱である。 本研究では,単純だが強力な攻撃パラダイムであるビジェクション学習を導入し,事実上無限のジェイルブレイクプロンプトを発生させる。 言語モデルの高度な推論機能を活用して、コンテキスト内で非可逆言語(ビジェクション)を教え、エンコードされたクエリをモデルに渡すことで、組込み安全メカニズムをバイパスし、最後に応答を英語に復号し、有害な要求に対する有用な応答を得る。 我々のアプローチは、幅広いフロンティア言語モデルと有害カテゴリーに有効であることを示す。 より高度な推論能力を持つ大型モデルは、より強力な安全メカニズムにもかかわらず、ビジェクション学習のジェイルブレイクの影響を受けやすい。

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