論文の概要: What Features in Prompts Jailbreak LLMs? Investigating the Mechanisms Behind Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03343v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 17:29:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:24:51.486614
• Title: What Features in Prompts Jailbreak LLMs? Investigating the Mechanisms Behind Attacks
• Title（参考訳）: プロンプト・ジェイルブレイク LLM の特徴 : 攻撃の背景にあるメカニズムを探る
• Authors: Nathalie Maria Kirch, Severin Field, Stephen Casper,
• Abstract要約: 異なるジェイルブレイク手法が、異なる非線形特徴を介してプロンプトで動作することを示す。 これらの機械的ジェイルブレイクは、トレーニングされた35のテクニックのうち34つよりも確実にGemma-7B-ITをジェイルブレイクすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0700566896646047
• License:
• Abstract: While `jailbreaks' have been central to research on the safety and reliability of LLMs (large language models), the underlying mechanisms behind these attacks are not well understood. Some prior works have used linear methods to analyze jailbreak prompts or model refusal. Here, however, we compare linear and nonlinear methods to study the features in prompts that contribute to successful jailbreaks. We do this by probing for jailbreak success based only on the portions of the latent representations corresponding to prompt tokens. First, we introduce a dataset of 10,800 jailbreak attempts from 35 attack methods. We then show that different jailbreaking methods work via different nonlinear features in prompts. Specifically, we find that while probes can distinguish between successful and unsuccessful jailbreaking prompts with a high degree of accuracy, they often transfer poorly to held-out attack methods. We also show that nonlinear probes can be used to mechanistically jailbreak the LLM by guiding the design of adversarial latent perturbations. These mechanistic jailbreaks are able to jailbreak Gemma-7B-IT more reliably than 34 of the 35 techniques that it was trained on. Ultimately, our results suggest that jailbreaks cannot be thoroughly understood in terms of universal or linear prompt features alone.
• Abstract（参考訳）: ジェイルブレイク」はLLM(大規模言語モデル)の安全性と信頼性の研究の中心であるが、これらの攻撃の背後にあるメカニズムはよく理解されていない。 以前の作業では、Jailbreakプロンプトの分析やモデル拒絶に線形メソッドを使用していた。 しかし, 脱獄の成功に寄与するプロンプトの特徴を研究するために, 線形法と非線形法を比較した。 我々は、プロンプトトークンに対応する潜在表現の部分のみに基づいて、ジェイルブレイクの成功を探索することでこれを行う。 まず、35の攻撃方法から10,800のジェイルブレイク試行のデータセットを導入する。 次に、異なるジェイルブレイク手法が、異なる非線形機能を介してプロンプトで動作することを示す。 具体的には、捜査員は高い精度で脱獄プロンプトと脱獄プロンプトを区別できるが、しばしばホールドアウト攻撃手法に不適当に転送される。 また, 非線形プローブを用いて逆潜伏摂動の設計を導くことにより, LLMを機械的にジェイルブレイクすることができることを示す。 これらの機械的ジェイルブレイクは、トレーニングされた35のテクニックのうち34つよりも確実にGemma-7B-ITをジェイルブレイクすることができる。 最終的に、我々の結果は、ジェイルブレイクは普遍的または線形的なプロンプト機能だけでは完全には理解できないことを示唆している。

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