Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-round jailbreak attack on large language models

論文の概要: Multi-round jailbreak attack on large language models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11533v2
Date: Sat, 19 Oct 2024 09:17:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-22 13:21:35.685405
Title: Multi-round jailbreak attack on large language models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルに対するマルチラウンドジェイルブレイク攻撃
Authors: Yihua Zhou, Xiaochuan Shi,
Abstract要約: 私たちは"ジェイルブレイク"攻撃をよりよく理解するために、マルチラウンドのジェイルブレイクアプローチを導入します。この方法は危険なプロンプトを書き換え、有害でない一連のサブクエストに分解する。実験の結果,ラマ2-7Bは94%の成功率を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.540971544359496
License:
Abstract: Ensuring the safety and alignment of large language models (LLMs) with human values is crucial for generating responses that are beneficial to humanity. While LLMs have the capability to identify and avoid harmful queries, they remain vulnerable to "jailbreak" attacks, where carefully crafted prompts can induce the generation of toxic content. Traditional single-round jailbreak attacks, such as GCG and AutoDAN, do not alter the sensitive words in the dangerous prompts. Although they can temporarily bypass the model's safeguards through prompt engineering, their success rate drops significantly as the LLM is further fine-tuned, and they cannot effectively circumvent static rule-based filters that remove the hazardous vocabulary. In this study, to better understand jailbreak attacks, we introduce a multi-round jailbreak approach. This method can rewrite the dangerous prompts, decomposing them into a series of less harmful sub-questions to bypass the LLM's safety checks. We first use the LLM to perform a decomposition task, breaking down a set of natural language questions into a sequence of progressive sub-questions, which are then used to fine-tune the Llama3-8B model, enabling it to decompose hazardous prompts. The fine-tuned model is then used to break down the problematic prompt, and the resulting sub-questions are sequentially asked to the victim model. If the victim model rejects a sub-question, a new decomposition is generated, and the process is repeated until the final objective is achieved. Our experimental results show a 94\% success rate on the llama2-7B and demonstrate the effectiveness of this approach in circumventing static rule-based filters.
Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)と人間の価値の安全性と整合性を確保することは、人類にとって有益な応答を生成するために不可欠である。 LLMは有害なクエリを識別し、回避する能力を持っているが、"jailbreak"攻撃に弱いままであり、慎重に構築されたプロンプトは有害なコンテンツの生成を誘導することができる。 GCGやAutoDANのような従来の単一ラウンドのジェイルブレイク攻撃は、危険なプロンプトにおけるセンシティブな単語を変更しない。迅速なエンジニアリングによって一時的にモデルの保護を回避できるが、LSMがさらに微調整されているため、その成功率は大幅に低下し、有害な語彙を除去する静的な規則に基づくフィルタを効果的に回避することはできない。本研究では,ジェイルブレイク攻撃の理解を深めるために,複数ラウンドのジェイルブレイクアプローチを導入する。この方法は危険なプロンプトを書き換え、LSMの安全チェックをバイパスするために有害でない一連のサブクエストに分解することができる。まず、LLMを用いて分解処理を行い、自然言語の一連の質問をプログレッシブなサブクエストのシーケンスに分解し、Llama3-8Bモデルを微調整し、有害なプロンプトを分解する。その後、微調整されたモデルを使用して問題のあるプロンプトを分解し、その結果のサブクエストを被害者モデルに順次要求する。被害者モデルがサブクエストを拒絶した場合、新しい分解が生成され、最終目的が達成されるまでプロセスが繰り返される。実験の結果,ラマ2-7Bでは94 %の成功率を示し,静的な規則に基づくフィルタを回避する手法の有効性を示した。

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