論文の概要: Imprompter: Tricking LLM Agents into Improper Tool Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14923v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 00:53:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:51.880396
• Title: Imprompter: Tricking LLM Agents into Improper Tool Use
• Title（参考訳）: Imprompter: LLMエージェントをImproperツールで使う方法
• Authors: Xiaohan Fu, Shuheng Li, Zihan Wang, Yihao Liu, Rajesh K. Gupta, Taylor Berg-Kirkpatrick, Earlence Fernandes,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、生成機械学習とコードインタプリタ、Webブラウジング、メール、より一般的には外部リソースなどのツールを融合した、新興コンピューティングパラダイムである。 我々はエージェントベースのシステムのセキュリティ基盤に貢献し、自動的に計算された難読化された敵攻撃の新しいクラスを探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.255462653237885
• License:
• Abstract: Large Language Model (LLM) Agents are an emerging computing paradigm that blends generative machine learning with tools such as code interpreters, web browsing, email, and more generally, external resources. These agent-based systems represent an emerging shift in personal computing. We contribute to the security foundations of agent-based systems and surface a new class of automatically computed obfuscated adversarial prompt attacks that violate the confidentiality and integrity of user resources connected to an LLM agent. We show how prompt optimization techniques can find such prompts automatically given the weights of a model. We demonstrate that such attacks transfer to production-level agents. For example, we show an information exfiltration attack on Mistral's LeChat agent that analyzes a user's conversation, picks out personally identifiable information, and formats it into a valid markdown command that results in leaking that data to the attacker's server. This attack shows a nearly 80% success rate in an end-to-end evaluation. We conduct a range of experiments to characterize the efficacy of these attacks and find that they reliably work on emerging agent-based systems like Mistral's LeChat, ChatGLM, and Meta's Llama. These attacks are multimodal, and we show variants in the text-only and image domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、生成機械学習とコードインタプリタ、Webブラウジング、メール、より一般的には外部リソースなどのツールを融合した、新興コンピューティングパラダイムである。 これらのエージェントベースのシステムは、パーソナルコンピューティングの新たなシフトを表している。 我々はエージェントベースのシステムのセキュリティ基盤に貢献し、LLMエージェントに接続されたユーザリソースの機密性や整合性に反する、自動的に計算される難解な敵攻撃のクラスを探索する。 本稿では,モデルの重みを考慮し,このようなプロンプトを自動的に検出する手法を提案する。 このような攻撃が生産レベルのエージェントに転送されることを実証する。 例えば、MistralのLeChatエージェントに対する情報流出攻撃を示し、ユーザーの会話を分析し、個人識別可能な情報を抽出し、それを有効なマークダウンコマンドにフォーマットし、攻撃者のサーバにそのデータを漏洩させる。 この攻撃は、エンドツーエンドの評価で80%近い成功率を示している。 我々は、これらの攻撃の有効性を特徴づける実験を行い、MistralのLeChat、ChatGLM、MetaのLlamaのような新しいエージェントベースのシステムに確実に取り組むことを発見した。 これらの攻撃はマルチモーダルであり、テキストのみおよび画像ドメインのバリエーションを示す。

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