論文の概要: Dagger Behind Smile: Fool LLMs with a Happy Ending Story

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13115v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 02:23:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:07:04.378520
• Title: Dagger Behind Smile: Fool LLMs with a Happy Ending Story
• Title（参考訳）: Dagger Behind Smile: ハッピーエンディングストーリーのFol LLM
• Authors: Xurui Song, Zhixin Xie, Shuo Huai, Jiayi Kong, Jun Luo,
• Abstract要約: Happy Ending Attack (HEA)は、主に$textithappy end$を通じて形成された肯定的なプロンプトを含むシナリオテンプレートで悪意のあるリクエストをラップする。 我々のHEAは、GPT-4o、Llama3-70b、Gemini-proを含む最先端のLLMのジェイルブレイクに成功し、平均して88.79%の攻撃成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.474162324046381
• License:
• Abstract: The wide adoption of Large Language Models (LLMs) has attracted significant attention from $\textit{jailbreak}$ attacks, where adversarial prompts crafted through optimization or manual design exploit LLMs to generate malicious contents. However, optimization-based attacks have limited efficiency and transferability, while existing manual designs are either easily detectable or demand intricate interactions with LLMs. In this paper, we first point out a novel perspective for jailbreak attacks: LLMs are more responsive to $\textit{positive}$ prompts. Based on this, we deploy Happy Ending Attack (HEA) to wrap up a malicious request in a scenario template involving a positive prompt formed mainly via a $\textit{happy ending}$, it thus fools LLMs into jailbreaking either immediately or at a follow-up malicious request.This has made HEA both efficient and effective, as it requires only up to two turns to fully jailbreak LLMs. Extensive experiments show that our HEA can successfully jailbreak on state-of-the-art LLMs, including GPT-4o, Llama3-70b, Gemini-pro, and achieves 88.79\% attack success rate on average. We also provide quantitative explanations for the success of HEA.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)が広く採用され、$\textit{jailbreak}$アタックから大きな注目を集めている。 しかし、最適化ベースの攻撃は効率と転送性に制限があり、既存の手動設計は簡単に検出できるか、LLMとの複雑な相互作用を必要とする。 LLMは$\textit{ positive}$ promptsに対してより応答性が高い。 これに基づいて、Happy Ending Attack (HEA) をデプロイして、主に$\textit{happy ending}$を介して形成された肯定的なプロンプトを含むシナリオテンプレートに悪意のあるリクエストをラップする。これにより、LDMをすぐにまたはフォローアップされた悪意のあるリクエストでジェイルブレイクさせる。これにより、HEAは、最大2ターンのJailbreak LLMを必要とするため、効率的かつ効果的になった。 GPT-4o, Llama3-70b, Gemini-pro など最先端の LLM を投獄し, 平均 88.79 % の攻撃成功率を達成した。 HEAの成功に関する定量的な説明も提供する。

関連論文リスト

• Deciphering the Chaos: Enhancing Jailbreak Attacks via Adversarial Prompt Translation [71.92055093709924]
  そこで本稿では, ガーブレッドの逆数プロンプトを, 一貫性のある, 可読性のある自然言語の逆数プロンプトに"翻訳"する手法を提案する。 また、jailbreakプロンプトの効果的な設計を発見し、jailbreak攻撃の理解を深めるための新しいアプローチも提供する。 本稿では,AdvBench上でのLlama-2-Chatモデルに対する攻撃成功率は90%以上である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T06:31:04Z)
• Unlocking Adversarial Suffix Optimization Without Affirmative Phrases: Efficient Black-box Jailbreaking via LLM as Optimizer [33.67942887761857]
  最適化可能な接尾辞を用いた新規かつ効率的なブラックボックスジェイルブレイク法であるELIPSEを提案する。 我々は,Jailbreakの目標を自然言語命令に変換するタスクプロンプトを用いて,悪意のあるクエリに対する逆接接尾辞を生成する。 ECLIPSE は3つのオープンソース LLM と GPT-3.5-Turbo に対して平均攻撃成功率 0.92 を達成し、GCG を2.4倍に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-21T03:35:24Z)
• EnJa: Ensemble Jailbreak on Large Language Models [69.13666224876408]
  大きな言語モデル(LLM)は、安全クリティカルなアプリケーションにますますデプロイされている。 LLMは、悪質なプロンプトを慎重に作り、ポリシーに違反するコンテンツを生成することで、まだジェイルブレイクされる可能性がある。 本稿では,プロンプトレベルのジェイルブレイクを用いて有害な命令を隠蔽し,グラデーションベースの攻撃で攻撃成功率を高め,テンプレートベースのコネクタを介して2種類のジェイルブレイク攻撃を接続する新しいEnJa攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T07:46:08Z)
• Efficient LLM-Jailbreaking by Introducing Visual Modality [28.925716670778076]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイク攻撃に焦点を当てた。 我々のアプローチは、ターゲットのLLMに視覚モジュールを組み込むことで、MLLM(Multimodal large language model)を構築することから始まる。 我々は, EmbJS をテキスト空間に変換し, ターゲット LLM のジェイルブレイクを容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T12:50:32Z)
• Defending Large Language Models Against Jailbreak Attacks via Layer-specific Editing [14.094372002702476]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範囲の現実世界のアプリケーションで採用されつつある。 近年の研究では、LSMは故意に構築された敵のプロンプトに弱いことが示されている。 そこで本研究では,新しい防衛手法である textbfLayer-specific textbfEditing (LED) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T13:26:12Z)
• AdaShield: Safeguarding Multimodal Large Language Models from Structure-based Attack via Adaptive Shield Prompting [54.931241667414184]
  textbfAdaptive textbfShield Promptingを提案する。これは、MLLMを構造ベースのジェイルブレイク攻撃から守るための防御プロンプトで入力をプリペイドする。 我々の手法は、構造に基づくジェイルブレイク攻撃に対するMLLMの堅牢性を一貫して改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:57:13Z)
• A Wolf in Sheep's Clothing: Generalized Nested Jailbreak Prompts can Fool Large Language Models Easily [51.63085197162279]
  大きな言語モデル(LLM)は有用で安全な応答を提供するように設計されている。 ジェイルブレイク」と呼ばれる 敵のプロンプトは 保護を回避できる 有効なジェイルブレイクプロンプトを生成するためにLLM自体を活用する自動フレームワークであるReNeLLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T16:02:16Z)
• Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries [97.29563503097995]
  大規模言語モデル(LLM)は、敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。 LLMへのブラックボックスアクセスのみのセマンティックジェイルブレイクを生成するアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T15:38:28Z)
• SmoothLLM: Defending Large Language Models Against Jailbreaking Attacks [99.23352758320945]
  SmoothLLMは,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレーキング攻撃を軽減するために設計された,最初のアルゴリズムである。 敵が生成したプロンプトが文字レベルの変化に対して脆弱であることから、我々の防衛はまず、与えられた入力プロンプトの複数のコピーをランダムに摂動し、対応する予測を集約し、敵の入力を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T17:01:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。