論文の概要: Stealing User Prompts from Mixture of Experts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22884v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 10:25:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:29:28.061485
• Title: Stealing User Prompts from Mixture of Experts
• Title（参考訳）: 専門家の混在からユーザプロンプトを盗む
• Authors: Itay Yona, Ilia Shumailov, Jamie Hayes, Nicholas Carlini,
• Abstract要約: 敵がExpert-Choice-Routingを利用して被害者のプロンプトを完全に開示する方法を示す。 これは、ユーザープロンプトを抽出するためにアーキテクチャ上の欠陥を利用する最初の攻撃である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.83486196376189
• License:
• Abstract: Mixture-of-Experts (MoE) models improve the efficiency and scalability of dense language models by routing each token to a small number of experts in each layer. In this paper, we show how an adversary that can arrange for their queries to appear in the same batch of examples as a victim's queries can exploit Expert-Choice-Routing to fully disclose a victim's prompt. We successfully demonstrate the effectiveness of this attack on a two-layer Mixtral model, exploiting the tie-handling behavior of the torch.topk CUDA implementation. Our results show that we can extract the entire prompt using $O({VM}^2)$ queries (with vocabulary size $V$ and prompt length $M$) or 100 queries on average per token in the setting we consider. This is the first attack to exploit architectural flaws for the purpose of extracting user prompts, introducing a new class of LLM vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、各トークンを各レイヤの少数の専門家にルーティングすることで、高密度言語モデルの効率性とスケーラビリティを向上させる。 本稿では,被害者のクエリと同一の事例にクエリを配置できる相手が,Expert-Choice-Routingを利用して被害者のプロンプトを完全に開示する方法について述べる。 我々は,この攻撃の有効性を2層混合モデルで実証し,トーチ・トップクCUDA実装のタイリング動作を利用した。 この結果から,$O({VM}^2)$クエリ(vocabulary size $V$, prompt length $M$)あるいは100のクエリをトークン単位の平均値で抽出できることがわかった。 これは、ユーザープロンプトを抽出するためにアーキテクチャ上の欠陥を利用する最初の攻撃であり、新しいLLM脆弱性が導入されている。

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