論文の概要: LIAR: Leveraging Inference Time Alignment (Best-of-N) to Jailbreak LLMs in Seconds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05232v2
- Date: Mon, 10 Feb 2025 16:22:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 16:44:24.612625
- Title: LIAR: Leveraging Inference Time Alignment (Best-of-N) to Jailbreak LLMs in Seconds
- Title（参考訳）: LIAR: 推論時間アライメント(Best-of-N)を秒間にジェイルブレイクLLMに活用
- Authors: James Beetham, Souradip Chakraborty, Mengdi Wang, Furong Huang, Amrit Singh Bedi, Mubarak Shah,
- Abstract要約: LIAR(Leveraging Inference Time Alignment to jailbReak)は、ジェイルブレイク攻撃に適した高速で効率的なNのアプローチである。
その結果, 最適Nアプローチは, 整列LLMのロバスト性を評価する上で, 単純かつ高効率な戦略であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.20826635707341
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional jailbreaks have successfully exposed vulnerabilities in LLMs, primarily relying on discrete combinatorial optimization, while more recent methods focus on training LLMs to generate adversarial prompts. However, both approaches are computationally expensive and slow, often requiring significant resources to generate a single successful attack. We hypothesize that the inefficiency of these methods arises from an inadequate characterization of the jailbreak problem itself. To address this gap, we approach the jailbreak problem as an alignment problem, leading us to propose LIAR (Leveraging Inference time Alignment to jailbReak), a fast and efficient best-of-N approach tailored for jailbreak attacks. LIAR offers several key advantages: it eliminates the need for additional training, operates in a fully black-box setting, significantly reduces computational overhead, and produces more human-readable adversarial prompts while maintaining competitive attack success rates. Our results demonstrate that a best-of-N approach is a simple yet highly effective strategy for evaluating the robustness of aligned LLMs, achieving attack success rates (ASR) comparable to state-of-the-art methods while offering a 10x improvement in perplexity and a significant speedup in Time-to-Attack, reducing execution time from tens of hours to seconds. Additionally, We also provide sub-optimality guarantees for the proposed LIAR. Our work highlights the potential of efficient, alignment-based jailbreak strategies for assessing and stress-testing AI safety measures.
- Abstract（参考訳）: 従来のジェイルブレイクは、主に個別の組合せ最適化に依存したLSMの脆弱性を明らかにするのに成功し、より最近の手法では、敵のプロンプトを生成するためのLSMのトレーニングに重点を置いている。
しかし、どちらの手法も計算に高価で遅いため、攻撃を成功させるのにかなりのリソースを必要とすることが多い。
これらの手法の非効率性は、ジェイルブレイク問題自体の不十分な特徴から生じると仮定する。
このギャップに対処するため、ジェイルブレイク問題をアライメント問題としてアプローチし、ジェイルブレイク攻撃に適した高速で効率的なNのアプローチであるLIAR(Leveraging Inference Time Alignment to jailbReak)を提案する。
LIARは、追加のトレーニングの必要性を排除し、完全にブラックボックスの設定で運用し、計算オーバーヘッドを大幅に減らし、競争的な攻撃の成功率を維持しながら、より可読な敵のプロンプトを生成する。
以上の結果から, 最適N手法は, 整列LLMのロバスト性を評価し, 最先端手法に匹敵する攻撃成功率(ASR)を達成し, 10倍のパープレキシティ向上とTime-to-Attackの大幅な高速化を実現し, 実行時間を数時間から数秒に短縮する上で, 単純かつ高効率な戦略であることが示唆された。
また,提案したLIARの準最適保証も提供する。
私たちの研究は、AIの安全性評価とストレステストのための効率的なアライメントベースのジェイルブレイク戦略の可能性を強調しています。
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