論文の概要: Towards Secure Tuning: Mitigating Security Risks Arising from Benign Instruction Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04524v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 15:34:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-02 06:56:10.197423
• Title: Towards Secure Tuning: Mitigating Security Risks Arising from Benign Instruction Fine-Tuning
• Title（参考訳）: セキュアチューニングに向けて - 良質なインストラクションの微調整から生じるセキュリティリスクの軽減
• Authors: Yanrui Du, Sendong Zhao, Jiawei Cao, Ming Ma, Danyang Zhao, Fenglei Fan, Ting Liu, Bing Qin,
• Abstract要約: 本研究は, Benign IFT によるセキュリティリスクを軽減することを目的としている。 我々は,ML-LR(Modular Layer-wise Learning Rate)戦略と呼ばれる新しいIFT戦略を提案する。 本研究は,セキュリティ評価において,ML-LR戦略の適用により,良性IFT後のLSMの有害性の増加が著しく軽減されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.704176623413325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Instruction Fine-Tuning (IFT) has become an essential method for adapting base Large Language Models (LLMs) into variants for professional and private use. However, researchers have raised concerns over a significant decrease in LLMs' security following IFT, even when the IFT process involves entirely benign instructions (termed Benign IFT). Our study represents a pioneering effort to mitigate the security risks arising from Benign IFT. Specifically, we conduct a Module Robustness Analysis, aiming to investigate how LLMs' internal modules contribute to their security. Based on our analysis, we propose a novel IFT strategy, called the Modular Layer-wise Learning Rate (ML-LR) strategy. In our analysis, we implement a simple security feature classifier that serves as a proxy to measure the robustness of modules (e.g. $Q$/$K$/$V$, etc.). Our findings reveal that the module robustness shows clear patterns, varying regularly with the module type and the layer depth. Leveraging these insights, we develop a proxy-guided search algorithm to identify a robust subset of modules, termed Mods$_{Robust}$. During IFT, the ML-LR strategy employs differentiated learning rates for Mods$_{Robust}$ and the rest modules. Our experimental results show that in security assessments, the application of our ML-LR strategy significantly mitigates the rise in harmfulness of LLMs following Benign IFT. Notably, our ML-LR strategy has little impact on the usability or expertise of LLMs following Benign IFT. Furthermore, we have conducted comprehensive analyses to verify the soundness and flexibility of our ML-LR strategy.
• Abstract（参考訳）: インストラクションファインタニング(IFT)は、基礎となるLarge Language Models(LLM)をプロフェッショナルおよびプライベートな用途に応用するための重要な手法となっている。 しかし、研究者は、IFTプロセスが完全に良性な命令(Benign IFT)を含む場合でも、IFT後のLLMのセキュリティが大幅に低下することを懸念している。 我々の研究は、ベニグンIFTによるセキュリティリスクを軽減するための先駆的な取り組みである。 具体的には,LLMの内部モジュールがセキュリティにどのように貢献するかを検討することを目的としたモジュールロバストネス解析を行う。 本稿では,ML-LR(Modular Layer-wise Learning Rate)戦略と呼ばれる新しいIFT戦略を提案する。 分析では,モジュールの堅牢性(例えば$Q$/$K$/$V$など)を測定するためのプロキシとして機能する,シンプルなセキュリティ機能分類器を実装した。 モジュールの強靭性は,モジュールタイプや層深度によって定期的に変化し,明確なパターンを示すことがわかった。 これらの知見を活用して、モジュールのロバストなサブセットを識別するプロキシ誘導探索アルゴリズムを Mods$_{Robust}$ と呼ぶ。 IFT中、ML-LR戦略はMods$_{Robust}$とその他のモジュールの差分学習率を採用している。 本研究は,セキュリティ評価において,ML-LR戦略の適用により,良性IFT後のLSMの有害性の増加が著しく軽減されることを示す。 特に,我々のML-LR戦略は Benign IFT に続く LLM のユーザビリティや専門性にはほとんど影響しない。 さらに,ML-LR戦略の健全性と柔軟性を検証するため,包括的分析を行った。

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