論文の概要: Jailbreaking and Mitigation of Vulnerabilities in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15236v1
- Date: Sun, 20 Oct 2024 00:00:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:21:39.596660
- Title: Jailbreaking and Mitigation of Vulnerabilities in Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける脱獄と脆弱性軽減
- Authors: Benji Peng, Ziqian Bi, Qian Niu, Ming Liu, Pohsun Feng, Tianyang Wang, Lawrence K. Q. Yan, Yizhu Wen, Yichao Zhang, Caitlyn Heqi Yin,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成を前進させることで、人工知能を変革した。
これらの進歩にもかかわらず、LSMは、特に注射と脱獄攻撃を急ぐために、かなりの脆弱性を示してきた。
このレビューでは、これらの脆弱性についての研究状況を分析し、利用可能な防衛戦略を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.564507064383306
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed artificial intelligence by advancing natural language understanding and generation, enabling applications across fields beyond healthcare, software engineering, and conversational systems. Despite these advancements in the past few years, LLMs have shown considerable vulnerabilities, particularly to prompt injection and jailbreaking attacks. This review analyzes the state of research on these vulnerabilities and presents available defense strategies. We roughly categorize attack approaches into prompt-based, model-based, multimodal, and multilingual, covering techniques such as adversarial prompting, backdoor injections, and cross-modality exploits. We also review various defense mechanisms, including prompt filtering, transformation, alignment techniques, multi-agent defenses, and self-regulation, evaluating their strengths and shortcomings. We also discuss key metrics and benchmarks used to assess LLM safety and robustness, noting challenges like the quantification of attack success in interactive contexts and biases in existing datasets. Identifying current research gaps, we suggest future directions for resilient alignment strategies, advanced defenses against evolving attacks, automation of jailbreak detection, and consideration of ethical and societal impacts. This review emphasizes the need for continued research and cooperation within the AI community to enhance LLM security and ensure their safe deployment.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成を推進し、医療、ソフトウェア工学、会話システム以外の分野にまたがるアプリケーションを可能にすることによって、人工知能を変革した。
過去数年間のこれらの進歩にもかかわらず、LSMは、特に注射と脱獄攻撃を急ぐために、重大な脆弱性を示してきた。
このレビューでは、これらの脆弱性についての研究状況を分析し、利用可能な防衛戦略を提示する。
提案手法は,大まかに分類して,プロンプトベース,モデルベース,マルチモーダル,多言語に分類し,敵対的プロンプト,バックドアインジェクション,相互モダリティエクスプロイトなどのテクニックをカバーしている。
また,迅速なフィルタリング,変換,アライメント技術,マルチエージェント・ディフェンス,自己規制など,様々な防御機構について検討し,その強度と欠点を評価した。
また、LLMの安全性と堅牢性を評価するために使用される主要な指標とベンチマークについても論じ、インタラクティブなコンテキストにおける攻撃成功の定量化や既存のデータセットのバイアスといった課題に言及する。
現在の研究ギャップの特定、弾力性のあるアライメント戦略の今後の方向性、進化する攻撃に対する先進的な防御、脱獄検知の自動化、倫理的・社会的影響の考慮を提案する。
このレビューでは、LLMのセキュリティを強化し、安全なデプロイメントを保証するために、AIコミュニティ内での継続的な研究と協力の必要性を強調している。
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