論文の概要: FlexLLM: Exploring LLM Customization for Moving Target Defense on Black-Box LLMs Against Jailbreak Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07672v1
- Date: Tue, 10 Dec 2024 17:02:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:38:11.342477
- Title: FlexLLM: Exploring LLM Customization for Moving Target Defense on Black-Box LLMs Against Jailbreak Attacks
- Title(参考訳): FlexLLM: 脱獄攻撃に対するブラックボックス LLM のターゲット防御のための LLM カスタマイズ
- Authors: Bocheng Chen, Hanqing Guo, Qiben Yan,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の防衛は、有害なコンテンツを生成するためにこれらのシステムを利用する多数の攻撃者に対抗するために不可欠である。
モデルロバスト性を高めるために、デコードハイパーパラメータを変更する移動目標防御手法を提案する。
以上の結果から,テストした3つのモデルのうち,我々の防衛は脱獄攻撃に対して最も効果的であることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.31505609352525
- License:
- Abstract: Defense in large language models (LLMs) is crucial to counter the numerous attackers exploiting these systems to generate harmful content through manipulated prompts, known as jailbreak attacks. Although many defense strategies have been proposed, they often require access to the model's internal structure or need additional training, which is impractical for service providers using LLM APIs, such as OpenAI APIs or Claude APIs. In this paper, we propose a moving target defense approach that alters decoding hyperparameters to enhance model robustness against various jailbreak attacks. Our approach does not require access to the model's internal structure and incurs no additional training costs. The proposed defense includes two key components: (1) optimizing the decoding strategy by identifying and adjusting decoding hyperparameters that influence token generation probabilities, and (2) transforming the decoding hyperparameters and model system prompts into dynamic targets, which are continuously altered during each runtime. By continuously modifying decoding strategies and prompts, the defense effectively mitigates the existing attacks. Our results demonstrate that our defense is the most effective against jailbreak attacks in three of the models tested when using LLMs as black-box APIs. Moreover, our defense offers lower inference costs and maintains comparable response quality, making it a potential layer of protection when used alongside other defense methods.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)の防衛は、ジェイルブレイク攻撃として知られる操作されたプロンプトを通じて有害なコンテンツを生成するためにこれらのシステムを利用する多数の攻撃者に対抗するために不可欠である。
多くの防衛戦略が提案されているが、しばしばモデルの内部構造へのアクセスや追加のトレーニングを必要とし、これはOpenAI APIやClaude APIのようなLLM APIを使用するサービスプロバイダにとって現実的ではない。
本稿では,様々なジェイルブレイク攻撃に対するモデルロバスト性を高めるために,デコードハイパーパラメータを変更する移動目標防御手法を提案する。
私たちのアプローチでは、モデルの内部構造にアクセスする必要はなく、追加のトレーニングコストも発生しません。
提案するディフェンスは,(1)トークン生成確率に影響を与えるデコードハイパーパラメータの同定と調整によるデコード戦略の最適化,(2)デコードハイパーパラメータとモデルシステムのプロンプトの動的ターゲットへの変換,という2つの重要な要素を含む。
復号戦略とプロンプトを継続的に変更することにより、防御は既存の攻撃を効果的に軽減する。
LLMをブラックボックスAPIとして使用する場合にテストされた3つのモデルのうち、我々の防御は、最も効果的なジェイルブレイク攻撃であることを示す。
さらに、我々の防衛は推論コストを低減し、同等の応答品質を維持し、他の防衛手法と併用する際の潜在的な保護層となる。
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