論文の概要: GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14133v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 14:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:52.508319
• Title: GASP: Efficient Black-Box Generation of Adversarial Suffixes for Jailbreaking LLMs
• Title（参考訳）: GASP: 脱獄 LLM 用対向接尾辞の効率的なブラックボックス生成
• Authors: Advik Raj Basani, Xiao Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,GASP(Generative Adversarial Suffix Prompter)を提案する。 実験の結果、GASPは自然な脱獄プロンプトを生成し、攻撃成功率を大幅に改善し、トレーニング時間を短縮し、推論速度を加速できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.096869664709865
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive proficiency across a range of natural language processing tasks yet remain vulnerable to adversarial prompts, known as jailbreak attacks, carefully designed to elicit harmful responses from LLMs. Traditional methods rely on manual heuristics, which suffer from limited generalizability. While being automatic, optimization-based attacks often produce unnatural jailbreak prompts that are easy to detect by safety filters or require high computational overhead due to discrete token optimization. Witnessing the limitations of existing jailbreak methods, we introduce Generative Adversarial Suffix Prompter (GASP), a novel framework that combines human-readable prompt generation with Latent Bayesian Optimization (LBO) to improve adversarial suffix creation in a fully black-box setting. GASP leverages LBO to craft adversarial suffixes by efficiently exploring continuous embedding spaces, gradually optimizing the model to improve attack efficacy while balancing prompt coherence through a targeted iterative refinement procedure. Our experiments show that GASP can generate natural jailbreak prompts, significantly improving attack success rates, reducing training times, and accelerating inference speed, thus making it an efficient and scalable solution for red-teaming LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、優れた習熟度を示しているが、LDMから有害な応答を引き出すために慎重に設計された、ジェイルブレイク攻撃(jailbreak attack)として知られる敵のプロンプトに弱いままである。 伝統的な手法は手動のヒューリスティックに頼っているが、それは限定的な一般化性に悩まされている。 自動的な最適化ベースの攻撃は、安全フィルタによって容易に検出できる不自然なジェイルブレイクプロンプトや、離散トークン最適化による高い計算オーバーヘッドを必要とする場合が多い。 既存のジェイルブレイク手法の限界に気付き,人間の読みやすいプロンプト生成とLatent Bayesian Optimization(LBO)を組み合わせた,完全ブラックボックス環境での逆サフィックス生成を改善する新しいフレームワークであるGenerative Adversarial Suffix Prompter(GASP)を紹介した。 GASPはLBOを利用して、連続的な埋め込み空間を効率的に探索し、段階的にモデルを最適化して攻撃効率を向上させるとともに、目標とする反復的洗練手順を通じて迅速なコヒーレンスをバランスさせる。 実験の結果, GASPは自然な脱獄プロンプトを生成でき, 攻撃成功率を大幅に向上し, トレーニング時間を短縮し, 推論速度を向上できることがわかった。

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