論文の概要: JAILJUDGE: A Comprehensive Jailbreak Judge Benchmark with Multi-Agent Enhanced Explanation Evaluation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12855v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 14:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:22:14.954032
• Title: JAILJUDGE: A Comprehensive Jailbreak Judge Benchmark with Multi-Agent Enhanced Explanation Evaluation Framework
• Title（参考訳）: JAILJUDGE: マルチエージェント拡張説明評価フレームワークを用いた総合的ジェイルブレイク判定ベンチマーク
• Authors: Fan Liu, Yue Feng, Zhao Xu, Lixin Su, Xinyu Ma, Dawei Yin, Hao Liu,
• Abstract要約: 提案するJAILJUDGEは,合成,逆行,内在,多言語的プロンプトなど,さまざまなリスクシナリオを特徴とするベンチマークである。 説明可能な,きめ細かいスコアリングが可能な JailJudge MultiAgent フレームワーク (1 から 10) を提案する。 JAILJUDGE Guardを利用する攻撃非攻撃型攻撃強化器であるJailBoostと、モデレーションディフェンスであるGuardShieldについても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.95412482837461
• License:
• Abstract: Despite advancements in enhancing LLM safety against jailbreak attacks, evaluating LLM defenses remains a challenge, with current methods often lacking explainability and generalization to complex scenarios, leading to incomplete assessments (e.g., direct judgment without reasoning, low F1 score of GPT-4 in complex cases, bias in multilingual scenarios). To address this, we present JAILJUDGE, a comprehensive benchmark featuring diverse risk scenarios, including synthetic, adversarial, in-the-wild, and multilingual prompts, along with high-quality human-annotated datasets. The JAILJUDGE dataset includes over 35k+ instruction-tune data with reasoning explainability and JAILJUDGETEST, a 4.5k+ labeled set for risk scenarios, and a 6k+ multilingual set across ten languages. To enhance evaluation with explicit reasoning, we propose the JailJudge MultiAgent framework, which enables explainable, fine-grained scoring (1 to 10). This framework supports the construction of instruction-tuning ground truth and facilitates the development of JAILJUDGE Guard, an end-to-end judge model that provides reasoning and eliminates API costs. Additionally, we introduce JailBoost, an attacker-agnostic attack enhancer, and GuardShield, a moderation defense, both leveraging JAILJUDGE Guard. Our experiments demonstrate the state-of-the-art performance of JailJudge methods (JailJudge MultiAgent, JAILJUDGE Guard) across diverse models (e.g., GPT-4, Llama-Guard) and zero-shot scenarios. JailBoost and GuardShield significantly improve jailbreak attack and defense tasks under zero-shot settings, with JailBoost enhancing performance by 29.24% and GuardShield reducing defense ASR from 40.46% to 0.15%.
• Abstract（参考訳）: ジェイルブレイク攻撃に対するLLMの安全性向上の進展にもかかわらず、LCMの防御評価は依然として課題であり、現在の手法では説明可能性の欠如や複雑なシナリオへの一般化がしばしば行われており、不完全な評価(例えば、推論なしでの直接判定、複雑な場合におけるGPT-4の低F1スコア、多言語シナリオにおけるバイアス)につながっている。 これを解決するため,JAILJUDGEを提案する。JAILJUDGEは,多種多様なリスクシナリオを特徴とする総合的ベンチマークである。 JAILJUDGEデータセットには、推論可能性を備えた35k以上の命令-ツインデータと、リスクシナリオ用の4.5k以上のラベル付きセットと、10言語にわたる6k以上の多言語セットが含まれている。 明示的推論による評価を高めるために,説明可能な,きめ細かいスコアリングが可能な JailJudge MultiAgent フレームワーク (1 から 10 まで) を提案する。 このフレームワークは、命令チューニング基盤の真理の構築をサポートし、APIコストの推論と排除を提供するエンドツーエンドの判断モデルであるJAILJUDGE Guardの開発を促進する。 さらに、アタッカー非依存のアタックエンハンサーであるJailBoostと、JAILJUDGE Guardを利用するモデレーションディフェンスであるGuardShieldを紹介する。 実験では,JailJudge法(JailJudge MultiAgent, JAILJUDGE Guard)の各種モデル(GPT-4, Llama-Guard)およびゼロショットシナリオにおける最先端性能を実証した。 JailBoostとGuardShieldはゼロショット設定下でのジェイルブレイク攻撃と防御タスクを大幅に改善し、JailBoostは29.24%、GuardShieldはASRを40.46%から0.15%に削減した。

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