論文の概要: Jailbreaking LLM-Controlled Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13691v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 15:55:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:39.437396
• Title: Jailbreaking LLM-Controlled Robots
• Title（参考訳）: 脱獄型LDM制御ロボット
• Authors: Alexander Robey, Zachary Ravichandran, Vijay Kumar, Hamed Hassani, George J. Pappas,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈推論と直感的な人間とロボットの相互作用を可能にすることによって、ロボット工学の分野に革命をもたらした。 LLMは脱獄攻撃に弱いため、悪意のあるプロンプトはLLMの安全ガードレールをバイパスすることで有害なテキストを誘発する。 LLM制御ロボットをジェイルブレイクするアルゴリズムであるRoboPAIRを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.04590367171932
• License:
• Abstract: The recent introduction of large language models (LLMs) has revolutionized the field of robotics by enabling contextual reasoning and intuitive human-robot interaction in domains as varied as manipulation, locomotion, and self-driving vehicles. When viewed as a stand-alone technology, LLMs are known to be vulnerable to jailbreaking attacks, wherein malicious prompters elicit harmful text by bypassing LLM safety guardrails. To assess the risks of deploying LLMs in robotics, in this paper, we introduce RoboPAIR, the first algorithm designed to jailbreak LLM-controlled robots. Unlike existing, textual attacks on LLM chatbots, RoboPAIR elicits harmful physical actions from LLM-controlled robots, a phenomenon we experimentally demonstrate in three scenarios: (i) a white-box setting, wherein the attacker has full access to the NVIDIA Dolphins self-driving LLM, (ii) a gray-box setting, wherein the attacker has partial access to a Clearpath Robotics Jackal UGV robot equipped with a GPT-4o planner, and (iii) a black-box setting, wherein the attacker has only query access to the GPT-3.5-integrated Unitree Robotics Go2 robot dog. In each scenario and across three new datasets of harmful robotic actions, we demonstrate that RoboPAIR, as well as several static baselines, finds jailbreaks quickly and effectively, often achieving 100% attack success rates. Our results reveal, for the first time, that the risks of jailbroken LLMs extend far beyond text generation, given the distinct possibility that jailbroken robots could cause physical damage in the real world. Indeed, our results on the Unitree Go2 represent the first successful jailbreak of a deployed commercial robotic system. Addressing this emerging vulnerability is critical for ensuring the safe deployment of LLMs in robotics. Additional media is available at: https://robopair.org
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLM)の導入は、操作、移動、自動運転車などさまざまな領域におけるコンテキスト推論と直感的な人間とロボットの相互作用を可能にすることで、ロボット工学の分野に革命をもたらした。 スタンドアローン技術と見なすと、LLMは脱獄攻撃に弱いことが知られており、悪意のあるプロンプトはLLMの安全ガードレールをバイパスすることで有害なテキストを引き出す。 本稿では,LLM制御ロボットをジェイルブレイクするアルゴリズムであるRoboPAIRを紹介する。 既存のLLMチャットボットに対するテキストによる攻撃とは異なり、RoboPAIRはLLMが制御するロボットから有害な物理的行動を誘発する。 i) 攻撃者がNVIDIA Dolphins自動運転LLMにフルアクセス可能なホワイトボックス設定。 二 攻撃者がGPT-4oプランナーを備えたクリアパスロボティクスジャカルUGVロボットに部分的にアクセスするグレーボックスの設定 三)ブラックボックスの設定で、攻撃者はGPT-3.5に統合されたUnitree Robotics Go2ロボット犬にしかアクセスできない。 各シナリオと、有害なロボット行動の3つの新しいデータセットにおいて、RoboPAIRは、いくつかの静的ベースラインと同様に、ジェイルブレイクを迅速かつ効果的に発見し、多くの場合、100%の攻撃成功率を達成することを示した。 私たちの研究結果によると、脱獄ロボットが現実世界で物理的に損傷を与える可能性を考えると、脱獄ロボットのリスクは、テキスト生成以上のものになっていることが初めて明らかになりました。 実際、Unitree Go2の成果は、デプロイされた商用ロボットシステムのジェイルブレイクが成功した最初の例です。 この新たな脆弱性に対処することは、ロボット工学におけるLLMの安全なデプロイを保証する上で重要である。 追加のメディアは、https://robopair.orgで入手できる。

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