論文の概要: Advancing NLP Security by Leveraging LLMs as Adversarial Engines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18215v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 18:32:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:44:30.873503
• Title: Advancing NLP Security by Leveraging LLMs as Adversarial Engines
• Title（参考訳）: LLMを逆エンジンとして活用したNLPセキュリティの強化
• Authors: Sudarshan Srinivasan, Maria Mahbub, Amir Sadovnik,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を多種多様な敵攻撃を発生させるエンジンとして活用することにより,NLPのセキュリティを向上するための新しいアプローチを提案する。 我々は、この概念を、敵のパッチ、普遍的摂動、標的攻撃など、幅広い種類の攻撃タイプに拡張することを主張する。 敵対的NLPにおけるこのパラダイムシフトは、広範囲にわたる影響、モデル堅牢性の向上、新たな脆弱性の発見、防御機構の革新の推進などをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7238716667962084
• License:
• Abstract: This position paper proposes a novel approach to advancing NLP security by leveraging Large Language Models (LLMs) as engines for generating diverse adversarial attacks. Building upon recent work demonstrating LLMs' effectiveness in creating word-level adversarial examples, we argue for expanding this concept to encompass a broader range of attack types, including adversarial patches, universal perturbations, and targeted attacks. We posit that LLMs' sophisticated language understanding and generation capabilities can produce more effective, semantically coherent, and human-like adversarial examples across various domains and classifier architectures. This paradigm shift in adversarial NLP has far-reaching implications, potentially enhancing model robustness, uncovering new vulnerabilities, and driving innovation in defense mechanisms. By exploring this new frontier, we aim to contribute to the development of more secure, reliable, and trustworthy NLP systems for critical applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を多種多様な敵攻撃を発生させるエンジンとして活用することにより,NLPのセキュリティ向上に向けた新たなアプローチを提案する。 近年のLLMによる単語レベルの敵の例作成の有効性を実証した研究に基づいて、この概念を、敵のパッチ、普遍的摂動、標的攻撃など、幅広い種類の攻撃タイプに拡張することを論じている。 LLMの洗練された言語理解と生成能力は、様々なドメインや分類器アーキテクチャにおいて、より効果的で、セマンティックに一貫性があり、人間のような敵の例を生み出すことができると仮定する。 敵対的NLPにおけるこのパラダイムシフトは、広範囲にわたる影響、モデル堅牢性の向上、新たな脆弱性の発見、防御機構の革新の推進などをもたらす。 この新たなフロンティアを探索することで、我々は、よりセキュアで信頼性があり、信頼性の高い、重要なアプリケーションのためのNLPシステムの開発に貢献することを目指している。

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