論文の概要: Attack-in-the-Chain: Bootstrapping Large Language Models for Attacks Against Black-box Neural Ranking Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18770v1
• Date: Wed, 25 Dec 2024 04:03:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:19.244997
• Title: Attack-in-the-Chain: Bootstrapping Large Language Models for Attacks Against Black-box Neural Ranking Models
• Title（参考訳）: アタック・イン・ザ・チェーン:ブラックボックス・ニューラルランキング・モデルに対する攻撃のための大規模言語モデルのブートストラップ
• Authors: Yu-An Liu, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Maarten de Rijke, Yixing Fan, Xueqi Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,アタック・イン・ザ・チェーン(Attack-in-the-Chain)という新しいランキングアタックフレームワークを紹介する。 大型言語モデル(LLMs)とニューラルランキングモデル(NRMs)の相互作用をチェーン・オブ・ソートに基づいて追跡する。 2つのWeb検索ベンチマークによる実験結果から,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 111.58315434849047
• License:
• Abstract: Neural ranking models (NRMs) have been shown to be highly effective in terms of retrieval performance. Unfortunately, they have also displayed a higher degree of sensitivity to attacks than previous generation models. To help expose and address this lack of robustness, we introduce a novel ranking attack framework named Attack-in-the-Chain, which tracks interactions between large language models (LLMs) and NRMs based on chain-of-thought (CoT) prompting to generate adversarial examples under black-box settings. Our approach starts by identifying anchor documents with higher ranking positions than the target document as nodes in the reasoning chain. We then dynamically assign the number of perturbation words to each node and prompt LLMs to execute attacks. Finally, we verify the attack performance of all nodes at each reasoning step and proceed to generate the next reasoning step. Empirical results on two web search benchmarks show the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ニューラルランキングモデル (NRM) は, 検索性能において極めて有効であることが示されている。 残念ながら、以前の世代モデルよりも攻撃に対する感度が高いことも示している。 このロバスト性の欠如を露呈し対処するために,大規模言語モデル (LLM) と NRM 間の相互作用を追跡する新たなランキングアタックフレームワークであるAttack-in-the-Chain を導入する。 提案手法は,対象文書よりも上位に位置するアンカー文書を推論チェーンのノードとして同定することから始まる。 次に、各ノードに摂動単語の数を動的に割り当て、LSMに攻撃の実行を促す。 最後に、各推論ステップにおける全てのノードの攻撃性能を確認し、次の推論ステップを生成する。 2つのWeb検索ベンチマークによる実験結果から,本手法の有効性が示された。

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