論文の概要: Data to Defense: The Role of Curation in Customizing LLMs Against Jailbreaking Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02220v3
• Date: Wed, 18 Dec 2024 01:44:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:24.592257
• Title: Data to Defense: The Role of Curation in Customizing LLMs Against Jailbreaking Attacks
• Title（参考訳）: 防衛データ: 不正侵入に対するLLMのカスタマイズにおけるキュレーションの役割
• Authors: Xiaoqun Liu, Jiacheng Liang, Luoxi Tang, Muchao Ye, Weichang Ma, Zhaohan Xi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、カスタマイズと呼ばれるプロセスである微調整を通じて下流アプリケーションに広く適用されている。 悪意のあるサンプルは、LSMの堅牢性を損なう可能性があり、有害な振る舞いを増幅する。 本稿では,任意のテキストをキュレーションして,カスタマイズ時に有害なサンプルを防止できる適応型データキュレーション手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.273300027361445
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) are widely adapted for downstream applications through fine-tuning, a process named customization. However, recent studies have identified a vulnerability during this process, where malicious samples can compromise the robustness of LLMs and amplify harmful behaviors-an attack commonly referred to as jailbreaking. To address this challenge, we propose an adaptive data curation approach allowing any text to be curated to enhance its effectiveness in counteracting harmful samples during customization. To avoid the need for additional defensive modules, we further introduce a comprehensive mitigation framework spanning the lifecycle of the customization process: before customization to immunize LLMs against future jailbreak attempts, during customization to neutralize risks, and after customization to restore compromised models. Experimental results demonstrate a significant reduction in jailbreaking effects, achieving up to a 100% success rate in generating safe responses. By combining adaptive data curation with lifecycle-based mitigation strategies, this work represents a solid step forward in mitigating jailbreaking risks and ensuring the secure adaptation of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、カスタマイズと呼ばれるプロセスである微調整によって下流アプリケーションに広く適用されている。 しかし、最近の研究では、悪意のあるサンプルがLSMの堅牢性を損なう可能性があり、有害な行動、通称ジェイルブレーキング(jailbreaking)を増幅する脆弱性が特定されている。 この課題に対処するために、我々は、任意のテキストをキュレーションして、カスタマイズ時に有害なサンプルを対処する効果を高めるための適応データキュレーション手法を提案する。 追加の防御モジュールの必要性を回避するため、我々はさらに、カスタマイズプロセスのライフサイクルにまたがる包括的緩和フレームワークを導入する: 将来のジェイルブレイクの試みに対してLSMを免疫するカスタマイズ前、リスクを中和するカスタマイズ中、そして、妥協されたモデルを復元するカスタマイズ後。 実験の結果, 脱獄効果は著しく低下し, 安全応答の生成において100%の成功率が得られた。 適応型データキュレーションとライフサイクルベースの緩和戦略を組み合わせることで、この作業は、脱獄リスクを軽減し、LLMの安全な適応を確保するための確かな一歩となる。

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