論文の概要: Latent-space adversarial training with post-aware calibration for defending large language models against jailbreak attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10639v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 02:57:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:24:00.148589
• Title: Latent-space adversarial training with post-aware calibration for defending large language models against jailbreak attacks
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのジェイルブレイク攻撃防御のための認識後校正による潜時空間逆行訓練
• Authors: Xin Yi, Yue Li, Linlin Wang, Xiaoling Wang, Liang He,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、システム脆弱性を利用して安全性対策を回避し、有害な出力を生成するジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすい。 この問題に対処するために,ポストアウェアフレームワークを用いたラテントスペース・アドバイザリアル・トレーニングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.212057612342218
• License:
• Abstract: Ensuring safety alignment has become a critical requirement for large language models (LLMs), particularly given their widespread deployment in real-world applications. However, LLMs remain susceptible to jailbreak attacks, which exploit system vulnerabilities to bypass safety measures and generate harmful outputs. Although numerous defense mechanisms based on adversarial training have been proposed, a persistent challenge lies in the exacerbation of over-refusal behaviors, which compromise the overall utility of the model. To address these challenges, we propose a Latent-space Adversarial Training with Post-aware Calibration (LATPC) framework. During the adversarial training phase, LATPC compares harmful and harmless instructions in the latent space and extracts safety-critical dimensions to construct refusal features attack, precisely simulating agnostic jailbreak attack types requiring adversarial mitigation. At the inference stage, an embedding-level calibration mechanism is employed to alleviate over-refusal behaviors with minimal computational overhead. Experimental results demonstrate that, compared to various defense methods across five types of jailbreak attacks, LATPC framework achieves a superior balance between safety and utility. Moreover, our analysis underscores the effectiveness of extracting safety-critical dimensions from the latent space for constructing robust refusal feature attacks.
• Abstract（参考訳）: 安全性の確保は大規模言語モデル(LLM)にとって重要な要件となっている。 しかし、LLMは安全対策を回避し、有害な出力を生成するシステム脆弱性を悪用するジェイルブレイク攻撃の影響を受け続けている。 敵の訓練に基づく防衛機構が多数提案されているが、モデル全体の有用性を損なう過剰な拒絶行動の悪化には永続的な課題がある。 これらの課題に対処するため,我々はLATPC(Latent-space Adversarial Training with Post-Aware Calibration)フレームワークを提案する。 逆行訓練の段階では、LATPCは潜伏空間における有害かつ無害な指示を比較し、安全クリティカルな寸法を抽出し、拒絶特徴攻撃を構築し、逆行緩和を必要とする不可解なジェイルブレイク攻撃タイプを正確にシミュレートする。 推論段階では、最小の計算オーバーヘッドでオーバーリフレクション動作を緩和するために、埋め込みレベルのキャリブレーション機構が使用される。 実験の結果,5種類のジェイルブレイク攻撃に対する防御手法と比較して,LATPCフレームワークは安全性と実用性とのバランスが良好であることがわかった。 さらに,本分析は,頑健な拒絶機能攻撃を構築するために,潜伏空間から安全クリティカル次元を抽出することの有効性を裏付けるものである。

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