論文の概要: Transferable Ensemble Black-box Jailbreak Attacks on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23558v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 01:55:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:13.569588
• Title: Transferable Ensemble Black-box Jailbreak Attacks on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル上での移動可能アンサンブルブラックボックスジェイルブレイク攻撃
• Authors: Yiqi Yang, Hongye Fu,
• Abstract要約: 我々は,様々なLSM-as-Attackerメソッドを組み込んだ新しいブラックボックス・ジェイルブレイク攻撃フレームワークを提案する。 本手法は,既存のジェイルブレイク研究と実践から得られた3つの重要な知見に基づいて設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this report, we propose a novel black-box jailbreak attacking framework that incorporates various LLM-as-Attacker methods to deliver transferable and powerful jailbreak attacks. Our method is designed based on three key observations from existing jailbreaking studies and practices. First, we consider an ensemble approach should be more effective in exposing the vulnerabilities of an aligned LLM compared to individual attacks. Second, different malicious instructions inherently vary in their jailbreaking difficulty, necessitating differentiated treatment to ensure more efficient attacks. Finally, the semantic coherence of a malicious instruction is crucial for triggering the defenses of an aligned LLM; therefore, it must be carefully disrupted to manipulate its embedding representation, thereby increasing the jailbreak success rate. We validated our approach by participating in the Competition for LLM and Agent Safety 2024, where our team achieved top performance in the Jailbreaking Attack Track.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスファー可能で強力なジェイルブレイク攻撃を実現するために,様々なLSM-as-Attackerメソッドを組み込んだ新しいブラックボックスジェイルブレイク攻撃フレームワークを提案する。 本手法は,既存のジェイルブレイク研究と実践から得られた3つの重要な知見に基づいて設計されている。 まず、アンサンブルアプローチは、個々の攻撃と比較して、協調LDMの脆弱性を明らかにするのに効果的であるべきだと考えている。 第二に、異なる悪意のある指示は本来、脱獄の難しさによって異なり、より効率的な攻撃を確実にするために、区別された治療を必要とする。 最後に、悪意のある命令のセマンティック・コヒーレンス(意味的コヒーレンス)は、協調LDMの防御を誘導するために重要であるため、その埋め込み表現を慎重に操作し、ジェイルブレイクの成功率を高める必要がある。 LLMとエージェントセーフティ2024のコンペティションに参加することで,我々のアプローチを検証した。

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