Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recent advancements in LLM Red-Teaming: Techniques, Defenses, and Ethical Considerations

論文の概要: Recent advancements in LLM Red-Teaming: Techniques, Defenses, and Ethical Considerations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09097v1
Date: Wed, 9 Oct 2024 01:35:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 16:38:28.661234
Title: Recent advancements in LLM Red-Teaming: Techniques, Defenses, and Ethical Considerations
Title（参考訳）: LLMチームにおける最近の進歩:技術・防衛・倫理的考察
Authors: Tarun Raheja, Nilay Pochhi,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示しているが、Jailbreak攻撃に対する脆弱性は重大なセキュリティリスクをもたらす。本稿では,Large Language Model (LLM) のレッドチームにおける攻撃戦略と防御機構の最近の進歩を包括的に分析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language processing tasks, but their vulnerability to jailbreak attacks poses significant security risks. This survey paper presents a comprehensive analysis of recent advancements in attack strategies and defense mechanisms within the field of Large Language Model (LLM) red-teaming. We analyze various attack methods, including gradient-based optimization, reinforcement learning, and prompt engineering approaches. We discuss the implications of these attacks on LLM safety and the need for improved defense mechanisms. This work aims to provide a thorough understanding of the current landscape of red-teaming attacks and defenses on LLMs, enabling the development of more secure and reliable language models.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示しているが、Jailbreak攻撃に対する脆弱性は重大なセキュリティリスクをもたらす。本稿では,Large Language Model (LLM) のレッドチームにおける攻撃戦略と防御機構の最近の進歩を包括的に分析する。我々は,勾配に基づく最適化,強化学習,迅速な工学的アプローチなど,様々な攻撃手法を解析する。我々は、これらの攻撃がLLMの安全性に与える影響と防御機構の改善の必要性について論じる。この研究は、LLMにおける現在のレッドチーム攻撃と防御の状況について、よりセキュアで信頼性の高い言語モデルの開発を可能にすることを目的としている。

関連論文リスト

Jailbreaking and Mitigation of Vulnerabilities in Large Language Models [4.564507064383306]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成を前進させることで、人工知能を変革した。これらの進歩にもかかわらず、LSMは、特に注射と脱獄攻撃を急ぐために、かなりの脆弱性を示してきた。このレビューでは、これらの脆弱性についての研究状況を分析し、利用可能な防衛戦略を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-20T00:00:56Z)
Recent Advances in Attack and Defense Approaches of Large Language Models [27.271665614205034]
大規模言語モデル(LLM)は、高度なテキスト処理と生成機能を通じて、人工知能と機械学習に革命をもたらした。彼らの広範な展開は、重大な安全性と信頼性の懸念を引き起こした。本稿は,LLMの脆弱性と脅威に関する最近の研究をレビューし,現代防衛機構の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-05T06:31:37Z)
Operationalizing a Threat Model for Red-Teaming Large Language Models (LLMs) [17.670925982912312]
Red-teamingは、大規模言語モデル(LLM)の脆弱性を特定するテクニックである。本稿では,LLM に対するリピート攻撃に関する詳細な脅威モデルを提案し,知識の体系化(SoK)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-20T17:05:04Z)
A Survey of Attacks on Large Vision-Language Models: Resources, Advances, and Future Trends [78.3201480023907]
LVLM(Large Vision-Language Models)は、多モーダルな理解と推論タスクにまたがる顕著な能力を示す。 LVLMの脆弱性は比較的過小評価されており、日々の使用において潜在的なセキュリティリスクを生じさせる。本稿では,既存のLVLM攻撃の様々な形態について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-10T06:57:58Z)
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)
Defensive Prompt Patch: A Robust and Interpretable Defense of LLMs against Jailbreak Attacks [59.46556573924901]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための新しいプロンプトベースの防御機構であるDPPを紹介する。従来のアプローチとは異なり、DPP は LLM の高能率を維持しながら最小の攻撃成功率 (ASR) を達成するように設計されている。 LLAMA-2-7B-ChatおよびMistral-7B-Instruct-v0.2モデルによる実験結果から,DSPの堅牢性と適応性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T14:40:35Z)
Learning diverse attacks on large language models for robust red-teaming and safety tuning [126.32539952157083]
レッドチーム、あるいは有害な応答を誘発するプロンプトの特定は、大きな言語モデルの安全なデプロイを保証するための重要なステップである。新規性と多様性を優先する明確な規則化であっても、既存のアプローチはモード崩壊または効果的な攻撃を発生させることができないことを示す。我々は,GFlowNetの微調整と二次平滑化フェーズを用いて,多種多様な効果的な攻撃プロンプトを生成するために攻撃モデルを訓練することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-28T19:16:17Z)
Breaking Down the Defenses: A Comparative Survey of Attacks on Large Language Models [18.624280305864804]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)分野の基盤となっている。本稿では,LSMを標的とした様々な攻撃形態の包括的調査を行う。モデルアウトプットを操作するための敵攻撃、モデルトレーニングに影響を与えるデータ中毒、データエクスプロイトのトレーニングに関連するプライバシー上の懸念などについて調べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-03T04:46:21Z)
A Comprehensive Survey of Attack Techniques, Implementation, and Mitigation Strategies in Large Language Models [0.0]
この記事では、モデル自体に対する攻撃と、モデルアプリケーションに対する攻撃という2つの攻撃カテゴリについて説明する。前者は専門知識、モデルデータへのアクセス、重要な実装時間が必要です。後者は攻撃者にはよりアクセスしやすく、注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T07:07:32Z)
Attack Prompt Generation for Red Teaming and Defending Large Language Models [70.157691818224]
大規模言語モデル (LLM) は、有害なコンテンツを生成するためにLSMを誘導するレッド・チーム・アタックの影響を受けやすい。本稿では、手動と自動の手法を組み合わせて、高品質な攻撃プロンプトを経済的に生成する統合的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T06:15:05Z)
Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models [109.75753454188705]
最近の研究は、テキストのモデレーションが防御をバイパスするジェイルブレイクのプロンプトを生み出すことを示している。検出(複雑度に基づく)、入力前処理(言い換えと再帰化)、対人訓練の3種類の防衛について検討する。テキストに対する既存の離散化の弱点と比較的高いコストの最適化が組み合わさって、標準適応攻撃をより困難にしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-01T17:59:44Z)

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。