論文の概要: Boosting Jailbreak Transferability for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15645v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 05:11:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:12:43.439739
• Title: Boosting Jailbreak Transferability for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのジェイルブレイク転送性向上
• Authors: Hanqing Liu, Lifeng Zhou, Huanqian Yan,
• Abstract要約: 不整合出力を削減するために,シナリオ誘導テンプレート,最適化された接尾辞選択,および再接尾辞攻撃機構の統合を提案する。 提案手法は,様々なベンチマーク実験において優れた性能を示し,攻撃実行と転送可能性の両方において100%近い成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.884050438726215
• License:
• Abstract: Large language models have drawn significant attention to the challenge of safe alignment, especially regarding jailbreak attacks that circumvent security measures to produce harmful content. To address the limitations of existing methods like GCG, which perform well in single-model attacks but lack transferability, we propose several enhancements, including a scenario induction template, optimized suffix selection, and the integration of re-suffix attack mechanism to reduce inconsistent outputs. Our approach has shown superior performance in extensive experiments across various benchmarks, achieving nearly 100% success rates in both attack execution and transferability. Notably, our method has won the online first place in the AISG-hosted Global Challenge for Safe and Secure LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、特に有害なコンテンツを生み出すためのセキュリティ対策を回避するジェイルブレイク攻撃に関して、安全なアライメントの課題に大きな注目を集めている。 単一モデル攻撃でよく機能するGCGのような既存手法の限界に対処するために,シナリオ誘導テンプレート,最適化された接尾辞選択,一貫性のない出力を減らすための再接尾辞攻撃機構の統合など,いくつかの拡張を提案する。 提案手法は,様々なベンチマーク実験において優れた性能を示し,攻撃実行と転送可能性の両方において100%近い成功率を達成した。 AISGが主催するGlobal Challenge for Safe and Secure LLMsでは,この手法がオンライン初となる。

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