論文の概要: BiasJailbreak:Analyzing Ethical Biases and Jailbreak Vulnerabilities in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13334v3
• Date: Thu, 02 Jan 2025 04:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 15:05:44.152052
• Title: BiasJailbreak:Analyzing Ethical Biases and Jailbreak Vulnerabilities in Large Language Models
• Title（参考訳）: BiasJailbreak:大規模言語モデルにおける倫理的バイアスとジェイルブレイク脆弱性の分析
• Authors: Isack Lee, Haebin Seong,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) における安全性に起因したバイアスが引き起こす固有のリスクを明らかにする,BiasJailbreakの概念を紹介する。 生成前に防御プロンプトを注入することにより、脱獄未遂を防止する効率的な防御方法であるBiasDefenseを提案する。 本研究は, LLMの倫理的バイアスが, 実際に安全でない出力を発生させる可能性を強調し, LLMをより安全でバイアスのないものにする方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although large language models (LLMs) demonstrate impressive proficiency in various tasks, they present potential safety risks, such as `jailbreaks', where malicious inputs can coerce LLMs into generating harmful content bypassing safety alignments. In this paper, we delve into the ethical biases in LLMs and examine how those biases could be exploited for jailbreaks. Notably, these biases result in a jailbreaking success rate in GPT-4o models that differs by 20\% between non-binary and cisgender keywords and by 16\% between white and black keywords, even when the other parts of the prompts are identical. We introduce the concept of BiasJailbreak, highlighting the inherent risks posed by these safety-induced biases. BiasJailbreak generates biased keywords automatically by asking the target LLM itself, and utilizes the keywords to generate harmful output. Additionally, we propose an efficient defense method BiasDefense, which prevents jailbreak attempts by injecting defense prompts prior to generation. BiasDefense stands as an appealing alternative to Guard Models, such as Llama-Guard, that require additional inference cost after text generation. Our findings emphasize that ethical biases in LLMs can actually lead to generating unsafe output, and suggest a method to make the LLMs more secure and unbiased. To enable further research and improvements, we open-source our code and artifacts of BiasJailbreak, providing the community with tools to better understand and mitigate safety-induced biases in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な熟練度を示すが、悪意のある入力がLLMを強制し、安全アライメントを通過させることで有害なコンテンツを生成する、'jailbreaks'のような潜在的な安全リスクを示す。 本稿では,LLMの倫理的偏見を掘り下げ,これらの偏見をジェイルブレイクにどのように活用するかを検討する。 特に、これらのバイアスは、GPT-4oモデルにおいて、非バイナリキーワードとシスジェンダーキーワードの20倍、および、プロンプトの他の部分が同一である場合でも、白と黒のキーワードの16倍のジェイルブレイク成功率をもたらす。 安全に起因したバイアスによって引き起こされる本質的なリスクを強調し, バイアスジャルブレイクの概念を紹介した。 BiasJailbreakは、ターゲットLLM自体を問うことによってバイアス付きキーワードを自動的に生成し、そのキーワードを使用して有害な出力を生成する。 さらに, より効率的な防御手法であるBiasDefenseを提案し, 生成前に防御プロンプトを注入することにより脱獄未遂を防止する。 BiasDefenseは、テキスト生成後に追加の推論コストを必要とするLlama-Guardのようなガードモデルに代わる魅力的な代替品である。 本研究は, LLMの倫理的バイアスが, 実際に安全でない出力を発生させる可能性を強調し, LLMをより安全でバイアスのないものにする方法を提案する。 さらなる研究と改善を可能にするため、私たちはBiasJailbreakのコードとアーティファクトをオープンソース化しました。

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