論文の概要: Targeting Alignment: Extracting Safety Classifiers of Aligned LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16534v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 22:13:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:10.98409
• Title: Targeting Alignment: Extracting Safety Classifiers of Aligned LLMs
• Title（参考訳）: 目標アライメント:アライメントLLMの安全分類器の抽出
• Authors: Jean-Charles Noirot Ferrand, Yohan Beugin, Eric Pauley, Ryan Sheatsley, Patrick McDaniel,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のアライメントは、安全性などのガイドラインを強制するために使用される。 しかし、アライメントは、入力を変更して安全でない出力を誘導するjailbreak攻撃に直面して失敗する。 LLMアライメントのロバスト性を評価する手法を提案し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.492376241514766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Alignment in large language models (LLMs) is used to enforce guidelines such as safety. Yet, alignment fails in the face of jailbreak attacks that modify inputs to induce unsafe outputs. In this paper, we present and evaluate a method to assess the robustness of LLM alignment. We observe that alignment embeds a safety classifier in the target model that is responsible for deciding between refusal and compliance. We seek to extract an approximation of this classifier, called a surrogate classifier, from the LLM. We develop an algorithm for identifying candidate classifiers from subsets of the LLM model. We evaluate the degree to which the candidate classifiers approximate the model's embedded classifier in benign (F1 score) and adversarial (using surrogates in a white-box attack) settings. Our evaluation shows that the best candidates achieve accurate agreement (an F1 score above 80%) using as little as 20% of the model architecture. Further, we find attacks mounted on the surrogate models can be transferred with high accuracy. For example, a surrogate using only 50% of the Llama 2 model achieved an attack success rate (ASR) of 70%, a substantial improvement over attacking the LLM directly, where we only observed a 22% ASR. These results show that extracting surrogate classifiers is a viable (and highly effective) means for modeling (and therein addressing) the vulnerability of aligned models to jailbreaking attacks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のアライメントは、安全性などのガイドラインを強制するために使用される。 しかし、アライメントは、入力を変更して安全でない出力を誘導するjailbreak攻撃に直面して失敗する。 本稿では,LLMアライメントのロバスト性を評価する手法を提案し,評価する。 我々は、アライメントが、拒絶とコンプライアンスを判断する責任を負うターゲットモデルに安全分類器を埋め込むことを観察する。 代用分類器と呼ばれるこの分類器の近似を LLM から抽出する。 LLMモデルのサブセットから候補分類器を同定するアルゴリズムを開発した。 候補分類器がモデルの組込み分類器を、良性(F1スコア)と逆性(ホワイトボックス攻撃におけるサロゲートを用いて)で近似する度合いを評価する。 評価の結果,モデルアーキテクチャの20%程度を用いて,最適候補が正確な合意(F1スコアが80%以上)を達成できることが示唆された。 さらに,サロゲートモデルに装着した攻撃を高精度に転送できることがわかった。 例えば、Llama 2モデルの50%しか使用していないサロゲートは、攻撃成功率(ASR)が70%に達した。 これらの結果から, 代理分類器の抽出は, ジェイルブレーキング攻撃に対する整列モデルの脆弱性をモデル化(そしてそれに対応する)するための有効な手段であることが示唆された。

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