論文の概要: SequentialBreak: Large Language Models Can be Fooled by Embedding Jailbreak Prompts into Sequential Prompt Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06426v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 11:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:13:12.353194
• Title: SequentialBreak: Large Language Models Can be Fooled by Embedding Jailbreak Prompts into Sequential Prompt Chains
• Title（参考訳）: SequentialBreak: ジェイルブレイクをシークエンシャル・プリンプ・チェーンに埋め込むことで,大規模言語モデルの構築が可能
• Authors: Bijoy Ahmed Saiem, MD Sadik Hossain Shanto, Rakib Ahsan, Md Rafi ur Rashid,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の脆弱性を利用した新しいジェイルブレイク攻撃であるSequentialBreakを紹介する。 問題バンク,ダイアログ補完,ゲーム環境などの事例に限らず,有害なプロンプトをLCMを騙して有害な応答を発生させる良質なプロンプトに埋め込む,いくつかのシナリオについて論じる。 大規模な実験では、SequentialBreakは単一のクエリしか使用せず、攻撃成功率を大幅に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: As the integration of the Large Language Models (LLMs) into various applications increases, so does their susceptibility to misuse, raising significant security concerns. Numerous jailbreak attacks have been proposed to assess the security defense of LLMs. Current jailbreak attacks mainly rely on scenario camouflage, prompt obfuscation, prompt optimization, and prompt iterative optimization to conceal malicious prompts. In particular, sequential prompt chains in a single query can lead LLMs to focus on certain prompts while ignoring others, facilitating context manipulation. This paper introduces SequentialBreak, a novel jailbreak attack that exploits this vulnerability. We discuss several scenarios, not limited to examples like Question Bank, Dialog Completion, and Game Environment, where the harmful prompt is embedded within benign ones that can fool LLMs into generating harmful responses. The distinct narrative structures of these scenarios show that SequentialBreak is flexible enough to adapt to various prompt formats beyond those discussed. Extensive experiments demonstrate that SequentialBreak uses only a single query to achieve a substantial gain of attack success rate over existing baselines against both open-source and closed-source models. Through our research, we highlight the urgent need for more robust and resilient safeguards to enhance LLM security and prevent potential misuse. All the result files and website associated with this research are available in this GitHub repository: https://anonymous.4open.science/r/JailBreakAttack-4F3B/.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)が様々なアプリケーションに統合されるにつれて、その誤用への感受性も高まり、重大なセキュリティ上の懸念がもたらされる。 LLMのセキュリティ防衛を評価するために、数多くのジェイルブレイク攻撃が提案されている。 現在のjailbreak攻撃は主にシナリオカモフラージュ、迅速な難読化、迅速な最適化、悪意のあるプロンプトを隠蔽するための反復最適化に頼っている。 特に、単一のクエリにおけるシーケンシャルなプロンプトチェーンは、LLMを他のクエリを無視しながら特定のプロンプトに集中させ、コンテキスト操作を容易にする。 本稿では,この脆弱性を利用した新しいジェイルブレイク攻撃であるSequentialBreakを紹介する。 問題バンク,ダイアログ補完,ゲーム環境などの事例に限らず,有害なプロンプトをLCMを騙して有害な応答を発生させる良質なプロンプトに埋め込む,いくつかのシナリオについて論じる。 これらのシナリオの異なる物語構造は、SequentialBreakが議論されたもの以外の様々なプロンプトフォーマットに適応するのに十分な柔軟性を示している。 大規模な実験では、SequentialBreakは単一のクエリのみを使用して、既存のベースラインとクローズドソースモデルの両方に対する攻撃成功率を大幅に向上させる。 我々は,LSMのセキュリティを強化し,潜在的な誤用を防止するため,より堅牢でレジリエントな安全ガードの必要性を強調した。 この研究に関連するすべての結果ファイルとWebサイトは、GitHubリポジトリ(https://anonymous.4open.science/r/JailBreakAttack-4F3B/)で入手できる。

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