論文の概要: The VLLM Safety Paradox: Dual Ease in Jailbreak Attack and Defense

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08410v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 07:57:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:40.174570
• Title: The VLLM Safety Paradox: Dual Ease in Jailbreak Attack and Defense
• Title（参考訳）: VLLMの安全パラドックス: 脱獄と防犯の2つの理由
• Authors: Yangyang Guo, Fangkai Jiao, Liqiang Nie, Mohan Kankanhalli,
• Abstract要約: 本稿では,視覚大言語モデル (VLLM) がジェイルブレイク攻撃のリスクが高い理由を考察する。 既存の防御機構は、テキストバウンド・プルーデンスの問題に悩まされる。 ジェイルブレイクの2つの代表的な評価手法は、しばしばチャンス合意を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.32083100401117
• License:
• Abstract: The vulnerability of Vision Large Language Models (VLLMs) to jailbreak attacks appears as no surprise. However, recent defense mechanisms against these attacks have reached near-saturation performance on benchmarks, often with minimal effort. This simultaneous high performance in both attack and defense presents a perplexing paradox. Resolving it is critical for advancing the development of trustworthy models. To address this research gap, we first investigate why VLLMs are prone to these attacks. We then make a key observation: existing defense mechanisms suffer from an \textbf{over-prudence} problem, resulting in unexpected abstention even in the presence of benign inputs. Additionally, we find that the two representative evaluation methods for jailbreak often exhibit chance agreement. This limitation makes it potentially misleading when evaluating attack strategies or defense mechanisms. Beyond these empirical observations, our another contribution in this work is to repurpose the guardrails of LLMs on the shelf, as an effective alternative detector prior to VLLM response. We believe these findings offer useful insights to rethink the foundational development of VLLM safety with respect to benchmark datasets, evaluation methods, and defense strategies.
• Abstract（参考訳）: Vision Large Language Models(VLLMs)のジェイルブレイク攻撃に対する脆弱性は、驚くにあたらない。 しかし、これらの攻撃に対する最近の防御機構は、しばしば最小限の努力で、ベンチマーク上でほぼ飽和性能に達している。 この攻撃と防御の同時ハイパフォーマンスは、複雑なパラドックスを呈する。 解決は、信頼できるモデルの開発を進める上で重要である。 この研究ギャップに対処するために、まず最初に、VLLMがこれらの攻撃の危険性を調査する。 既存の防御機構は, 良性入力の存在下においても予期せぬ棄却を生じさせるような, textbf{over-prudence}問題に悩まされる。 さらに,ジェイルブレイクの2つの代表的な評価手法が,しばしばチャンス合意を示すことが判明した。 この制限は、攻撃戦略や防御機構を評価する際に誤解を招く可能性がある。 これらの経験的観察の他に、本研究におけるもうひとつの貢献は、VLLM応答に先立って有効な代替検出器として、棚上のLLMのガードレールを再利用することである。 これらの知見は、ベンチマークデータセット、評価方法、防衛戦略に関して、VLLMの安全性の基礎的発展を再考する上で有用な知見となると信じている。

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