論文の概要: Human-Readable Adversarial Prompts: An Investigation into LLM Vulnerabilities Using Situational Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16359v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 21:43:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:06.455390
• Title: Human-Readable Adversarial Prompts: An Investigation into LLM Vulnerabilities Using Situational Context
• Title（参考訳）: 可読性対人プロンプト:状況文脈を用いたLLM脆弱性の検討
• Authors: Nilanjana Das, Edward Raff, Manas Gaur,
• Abstract要約: LLMの脆弱性に関する以前の研究は、しばしば非感覚的な敵のプロンプトに頼っていた。 このギャップには、より現実的で強力な脅威である、人間が読める敵のプロンプトに焦点を合わせることで対処する。 我々の重要な貢献は、映画スクリプトを利用した状況駆動攻撃で、LLMを騙すのに成功する文脈的関連性があり、人間可読なプロンプトを作成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.13497493053742
• License:
• Abstract: Previous research on LLM vulnerabilities often relied on nonsensical adversarial prompts, which were easily detectable by automated methods. We address this gap by focusing on human-readable adversarial prompts, a more realistic and potent threat. Our key contributions are situation-driven attacks leveraging movie scripts to create contextually relevant, human-readable prompts that successfully deceive LLMs, adversarial suffix conversion to transform nonsensical adversarial suffixes into meaningful text, and AdvPrompter with p-nucleus sampling, a method to generate diverse, human-readable adversarial suffixes, improving attack efficacy in models like GPT-3.5 and Gemma 7B. Our findings demonstrate that LLMs can be tricked by sophisticated adversaries into producing harmful responses with human-readable adversarial prompts and that there exists a scope for improvement when it comes to robust LLMs.
• Abstract（参考訳）: LLMの脆弱性に関する以前の研究は、しばしば非感覚的な敵のプロンプトに頼っていた。 このギャップには、より現実的で強力な脅威である、人間が読める敵のプロンプトに焦点を合わせることで対処する。 我々の重要な貢献は、映画スクリプトを活用して、LLMを騙すようなコンテキスト対応の人間可読性プロンプトを作成すること、非感覚的逆接接尾辞を意味のあるテキストに変換するための逆接接尾辞変換、および、多種多様な人間可読性逆接尾辞を生成する方法であるp核サンプリングのAdvPrompter、GPT-3.5やGemma 7Bのようなモデルにおける攻撃効果を改善することである。 以上の結果から,LSMは高度な敵に騙され,人間に読めない敵のプロンプトで有害な応答を生じさせ,堅牢なLSMには改善の余地があることが示唆された。

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