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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08410v2
• Date: Thu, 06 Mar 2025 01:45:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:06:36.181023
• 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: 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。 これらの攻撃に対する最近の防御機構は、ベンチマーク評価においてほぼ飽和状態に達している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.32083100401117
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 benchmark evaluations, often with minimal effort. This \emph{dual high performance} in both attack and defense raises a fundamental and perplexing paradox. To gain a deep understanding of this issue and thus further help strengthen the trustworthiness of VLLMs, this paper makes three key contributions: i) One tentative explanation for VLLMs being prone to jailbreak attacks--\textbf{inclusion of vision inputs}, as well as its in-depth analysis. ii) The recognition of a largely ignored problem in existing defense mechanisms--\textbf{over-prudence}. The problem causes these defense methods to exhibit unintended abstention, even in the presence of benign inputs, thereby undermining their reliability in faithfully defending against attacks. iii) A simple safety-aware method--\textbf{LLM-Pipeline}. Our method repurposes the more advanced guardrails of LLMs on the shelf, serving as an effective alternative detector prior to VLLM response. Last but not least, 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. We believe the findings from this paper offer useful insights to rethink the foundational development of VLLM safety with respect to benchmark datasets, defense strategies, and evaluation methods.
• 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、ベンチマーク評価においてほぼ飽和性能に達している。 この攻撃と防御の両方における「emph{dual High Performance}」は、根本的な、そして複雑なパラドックスを引き起こす。 この問題を深く理解し,VLLMの信頼性を高めるために,本稿では3つの重要な貢献を行う。 i) VLLMsがジェイルブレイク攻撃を起こしやすいという仮説明の1つ---\textbf{inclusion of vision input} 及びその詳細な分析。 二 既存の防衛機構におけるほとんど無視された問題の認識−--\textbf{over-prudence} この問題は、良心的な入力があったとしても、これらの防御方法が意図しない棄権を示し、攻撃に対して忠実に防御する彼らの信頼性を損なう原因となる。 三 簡単な安全を意識した方法--\textbf{LLM-Pipeline} VLLMの応答に先立って, シェルフ上のLLMのより高度なガードレールを再利用し, 有効な代替検出器として機能する。 最後に、ジェイルブレイクの2つの代表的な評価方法が、しばしばチャンス合意を示すことを発見した。 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。 本稿では,ベンチマークデータセット,防衛戦略,評価手法に関して,VLLMの安全性の基礎的発展を再考するための有用な知見を提供する。

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