論文の概要: Preventing Jailbreak Prompts as Malicious Tools for Cybercriminals: A Cyber Defense Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16642v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 18:23:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:35.003683
• Title: Preventing Jailbreak Prompts as Malicious Tools for Cybercriminals: A Cyber Defense Perspective
• Title（参考訳）: サイバー犯罪の悪用ツールとしての脱獄防止:サイバー防衛の観点から
• Authors: Jean Marie Tshimula, Xavier Ndona, D'Jeff K. Nkashama, Pierre-Martin Tardif, Froduald Kabanza, Marc Frappier, Shengrui Wang,
• Abstract要約: ジェイルブレイクのプロンプトは、大規模な言語モデルにおける倫理的保護を回避しようとしているため、AIとサイバーセキュリティに重大な脅威をもたらす。 本稿では、サイバー防衛の観点からジェイルブレイクプロンプトを分析し、プロンプトインジェクションやコンテキスト操作のような手法を探索する。 我々は,AIのレジリエンスを強化するために,高度なプロンプト解析,動的安全プロトコル,連続モデル微調整を含む戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.083674643223243
• License:
• Abstract: Jailbreak prompts pose a significant threat in AI and cybersecurity, as they are crafted to bypass ethical safeguards in large language models, potentially enabling misuse by cybercriminals. This paper analyzes jailbreak prompts from a cyber defense perspective, exploring techniques like prompt injection and context manipulation that allow harmful content generation, content filter evasion, and sensitive information extraction. We assess the impact of successful jailbreaks, from misinformation and automated social engineering to hazardous content creation, including bioweapons and explosives. To address these threats, we propose strategies involving advanced prompt analysis, dynamic safety protocols, and continuous model fine-tuning to strengthen AI resilience. Additionally, we highlight the need for collaboration among AI researchers, cybersecurity experts, and policymakers to set standards for protecting AI systems. Through case studies, we illustrate these cyber defense approaches, promoting responsible AI practices to maintain system integrity and public trust. \textbf{\color{red}Warning: This paper contains content which the reader may find offensive.}
• Abstract（参考訳）: ジェイルブレイクのプロンプトは、大規模な言語モデルにおける倫理的保護を回避し、サイバー犯罪者による誤用を可能にするため、AIとサイバーセキュリティに重大な脅威をもたらす。 本稿では、サイバー防衛の観点からジェイルブレイクプロンプトを分析し、有害なコンテンツ生成、コンテンツフィルタ回避、機密情報抽出を可能にするプロンプトインジェクションやコンテキスト操作などの手法を探索する。 我々は,誤情報やソーシャルエンジニアリングの自動化から,バイオ兵器や爆発物を含む有害なコンテンツ生成に至るまで,ジェイルブレイクの成功の影響を評価する。 これらの脅威に対処するため、我々はAIレジリエンスを強化するために、高度な素早い分析、動的安全プロトコル、連続モデル微調整を含む戦略を提案する。 さらに、AIシステムを保護するための標準を設定するために、AI研究者、サイバーセキュリティ専門家、政策立案者の協力の必要性を強調します。 ケーススタディを通じて、これらのサイバー防衛アプローチを説明し、システムの完全性と公的な信頼を維持するために責任あるAIプラクティスを促進する。 \textbf{\color{red}Warning: 読者が不快に感じるコンテンツを含む。 ※

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