論文の概要: Jailbreaking? One Step Is Enough!

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12621v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 07:33:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:36.934950
• Title: Jailbreaking? One Step Is Enough!
• Title（参考訳）: 脱獄? ワンステップで十分!
• Authors: Weixiong Zheng, Peijian Zeng, Yiwei Li, Hongyan Wu, Nankai Lin, Junhao Chen, Aimin Yang, Yongmei Zhou,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで優れるが、敵が有害な出力を生成するプロンプトを操作するジェイルブレイク攻撃に弱いままである。 本稿では,攻撃意図を「防御」意図と偽装するリバース・エンベッドド・ディフェンス・アタック(REDA)機構を提案する。 モデルの「防御的」意図における信頼性とガイダンスを高めるため、少数の攻撃例を含む文脈内学習(ICL)を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.142918017301964
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) excel in various tasks but remain vulnerable to jailbreak attacks, where adversaries manipulate prompts to generate harmful outputs. Examining jailbreak prompts helps uncover the shortcomings of LLMs. However, current jailbreak methods and the target model's defenses are engaged in an independent and adversarial process, resulting in the need for frequent attack iterations and redesigning attacks for different models. To address these gaps, we propose a Reverse Embedded Defense Attack (REDA) mechanism that disguises the attack intention as the "defense". intention against harmful content. Specifically, REDA starts from the target response, guiding the model to embed harmful content within its defensive measures, thereby relegating harmful content to a secondary role and making the model believe it is performing a defensive task. The attacking model considers that it is guiding the target model to deal with harmful content, while the target model thinks it is performing a defensive task, creating an illusion of cooperation between the two. Additionally, to enhance the model's confidence and guidance in "defensive" intentions, we adopt in-context learning (ICL) with a small number of attack examples and construct a corresponding dataset of attack examples. Extensive evaluations demonstrate that the REDA method enables cross-model attacks without the need to redesign attack strategies for different models, enables successful jailbreak in one iteration, and outperforms existing methods on both open-source and closed-source models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで優れるが、敵が有害な出力を生成するプロンプトを操作するジェイルブレイク攻撃に弱いままである。 ジェイルブレイクのプロンプトを調べることは、LLMの欠点を明らかにするのに役立つ。 しかし、現在のjailbreakメソッドとターゲットモデルの防御は独立的で敵対的なプロセスに従事しており、頻繁に攻撃を繰り返し、異なるモデルに対する攻撃を再設計する必要がある。 これらのギャップに対処するため,攻撃意図を「防御」と偽装したリバース・エンベッドド・ディフェンス・アタック(REDA)機構を提案する。 有害な内容に対する意図 具体的には、REDAはターゲットの応答から始まり、その防御措置に有害なコンテンツを埋め込むようモデルに指示し、有害なコンテンツを二次的な役割に委譲し、モデルが防御的なタスクを実行していると信じ込ませる。 攻撃モデルは、標的モデルが有害なコンテンツを扱うように誘導しているとみなし、目標モデルが防御的なタスクを実行しているとみなし、両者の協調の錯覚を生み出す。 さらに,「防御的」意図におけるモデルの信頼性とガイダンスを高めるために,少数の攻撃例を含む文脈内学習(ICL)を採用し,対応する攻撃例のデータセットを構築した。 大規模な評価では、REDAメソッドは、異なるモデルに対する攻撃戦略を再設計することなく、クロスモデルアタックを可能にし、1イテレーションでジェイルブレイクを成功させ、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方で既存のメソッドを上回る性能を発揮する。

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