論文の概要: F2A: An Innovative Approach for Prompt Injection by Utilizing Feign Security Detection Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08776v2
- Date: Mon, 14 Oct 2024 15:04:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 22:05:43.556378
- Title: F2A: An Innovative Approach for Prompt Injection by Utilizing Feign Security Detection Agents
- Title（参考訳）: F2A: セキュリティ検出剤を利用したプロンプトインジェクションの革新的アプローチ
- Authors: Yupeng Ren,
- Abstract要約: 大規模言語モデルは、安全検出剤に対する盲目的な信頼を示す。
本論文は、F2A(Feign Agent Attack)と名づけられた攻撃を提案する。
実験には、偽の安全検出結果がプロンプトに注入される様々なシナリオが含まれていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of Large Language Models (LLMs), numerous mature applications of LLMs have emerged in the field of content safety detection. However, we have found that LLMs exhibit blind trust in safety detection agents. The general LLMs can be compromised by hackers with this vulnerability. Hence, this paper proposed an attack named Feign Agent Attack (F2A).Through such malicious forgery methods, adding fake safety detection results into the prompt, the defense mechanism of LLMs can be bypassed, thereby obtaining harmful content and hijacking the normal conversation. Continually, a series of experiments were conducted. In these experiments, the hijacking capability of F2A on LLMs was analyzed and demonstrated, exploring the fundamental reasons why LLMs blindly trust safety detection results. The experiments involved various scenarios where fake safety detection results were injected into prompts, and the responses were closely monitored to understand the extent of the vulnerability. Also, this paper provided a reasonable solution to this attack, emphasizing that it is important for LLMs to critically evaluate the results of augmented agents to prevent the generating harmful content. By doing so, the reliability and security can be significantly improved, protecting the LLMs from F2A.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な発展に伴い、コンテンツ安全性検出の分野において、LLMの成熟した応用が数多く現れている。
しかし,LLMは安全性検出剤に盲目な信頼を示すことが判明した。
一般のLSMは、この脆弱性によってハッカーによって侵入される可能性がある。
そこで本稿では,F2A(Feign Agent Attack)という攻撃手法を提案する。
このような悪意ある偽造法により、偽の安全検出結果をプロンプトに付加することにより、LSMの防御機構をバイパスし、有害な内容を取得し、正常な会話をハイジャックすることができる。
その後も一連の実験が行われた。
これらの実験では, LLMに対するF2Aのハイジャック能力を分析し, LLMが安全検出結果を盲目的に信頼する根本的な理由を考察した。
実験には、偽の安全検出結果がプロンプトに注入される様々なシナリオが含まれており、その反応は脆弱性の程度を理解するために密に監視された。
また, この攻撃に対する合理的な解決策として, LLMが有害物質の発生を防止するために, 補助剤の結果を批判的に評価することが重要であることを強調した。
これにより、信頼性とセキュリティが大幅に向上し、LDMをF2Aから保護することができる。
関連論文リスト
- Commercial LLM Agents Are Already Vulnerable to Simple Yet Dangerous Attacks [88.84977282952602]
最近のMLセキュリティ文献は、整列型大規模言語モデル(LLM)に対する攻撃に焦点を当てている。
本稿では,LLMエージェントに特有のセキュリティとプライバシの脆弱性を分析する。
我々は、人気のあるオープンソースおよび商用エージェントに対する一連の実証的な攻撃を行い、その脆弱性の即時的な影響を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-12T17:19:36Z) - Look Before You Leap: Enhancing Attention and Vigilance Regarding Harmful Content with GuidelineLLM [53.79753074854936]
大規模言語モデル(LLM)は、出現するジェイルブレイク攻撃に対してますます脆弱である。
この脆弱性は現実世界のアプリケーションに重大なリスクをもたらす。
本稿では,ガイドラインLLMという新しい防御パラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T12:42:33Z) - Targeting the Core: A Simple and Effective Method to Attack RAG-based Agents via Direct LLM Manipulation [4.241100280846233]
大規模言語モデル(LLM)を駆使したAIエージェントは、シームレスで自然な、コンテキスト対応のコミュニケーションを可能にすることによって、人間とコンピュータのインタラクションを変革した。
本稿では,AIエージェント内のLLMコアを標的とした敵攻撃という,重大な脆弱性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:38:30Z) - Exploring Automatic Cryptographic API Misuse Detection in the Era of LLMs [60.32717556756674]
本稿では,暗号誤用の検出において,大規模言語モデルを評価するための体系的評価フレームワークを提案する。
11,940個のLCM生成レポートを詳細に分析したところ、LSMに固有の不安定性は、報告の半数以上が偽陽性になる可能性があることがわかった。
最適化されたアプローチは、従来の手法を超え、確立されたベンチマークでこれまで知られていなかった誤用を明らかにすることで、90%近い顕著な検出率を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T15:31:26Z) - Purple-teaming LLMs with Adversarial Defender Training [57.535241000787416]
本稿では,PAD(Adversarial Defender Training)を用いたPurple-teaming LLMを提案する。
PADは、赤チーム(アタック)技術と青チーム(セーフティトレーニング)技術を新たに取り入れることで、LSMを保護するために設計されたパイプラインである。
PADは、効果的な攻撃と堅牢な安全ガードレールの確立の両方において、既存のベースラインを著しく上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-01T23:25:30Z) - CyberSecEval 2: A Wide-Ranging Cybersecurity Evaluation Suite for Large Language Models [6.931433424951554]
大規模言語モデル(LLM)は新たなセキュリティリスクを導入するが、これらのリスクを計測し、削減するための包括的な評価スイートはほとんどない。
LLMのセキュリティリスクと能力を定量化する新しいベンチマークであるBenchmarkNameを提案する。
我々は,GPT-4,Mistral,Meta Llama 370B-Instruct,Code Llamaを含む複数のSOTA (State-of-the-art) LLMを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T20:11:12Z) - Fine-Tuning, Quantization, and LLMs: Navigating Unintended Outcomes [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、チャットボットやオートタスク補完エージェントなど、さまざまな領域で広く採用されている。
これらのモデルは、ジェイルブレイク、プロンプトインジェクション、プライバシリーク攻撃などの安全性上の脆弱性の影響を受けやすい。
本研究では,これらの変更がLLMの安全性に与える影響について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-05T20:31:45Z) - ShieldLM: Empowering LLMs as Aligned, Customizable and Explainable Safety Detectors [90.73444232283371]
ShieldLMは、LLM(Large Language Models)の安全性検出装置で、一般的な安全基準に準拠している。
ShieldLMは4つのテストセットにまたがる強力なベースラインを超えており、優れたカスタマイズ性と説明可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:43:02Z) - Benchmarking and Defending Against Indirect Prompt Injection Attacks on Large Language Models [79.0183835295533]
我々は,このような脆弱性のリスクを評価するために,BIPIAと呼ばれる間接的インジェクション攻撃のための最初のベンチマークを導入した。
我々の分析では、LLMが情報コンテキストと動作可能な命令を区別できないことと、外部コンテンツ内での命令の実行を回避できないことの2つの主要な要因を同定した。
ブラックボックスとホワイトボックスという2つの新しい防御機構と、これらの脆弱性に対処するための明確なリマインダーを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T01:08:39Z) - Causality Analysis for Evaluating the Security of Large Language Models [9.102606258312246]
大規模言語モデル(LLM)は多くの安全クリティカルなアプリケーションで採用されている。
近年の研究では、LSMは相変わらず敵の摂動やトロイア攻撃などの攻撃にさらされていることが示されている。
本稿では, LLMのトークン, 層, ニューロンレベルでの軽度因果解析を行うための枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T03:35:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。