論文の概要: Indiana Jones: There Are Always Some Useful Ancient Relics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18628v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 14:12:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:12.772302
• Title: Indiana Jones: There Are Always Some Useful Ancient Relics
• Title（参考訳）: インディ・ジョーンズ:古代の遺物はいつもある
• Authors: Junchen Ding, Jiahao Zhang, Yi Liu, Ziqi Ding, Gelei Deng, Yuekang Li,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の革新的アプローチであるインディアナ・ジョーンズを紹介する。 ホワイトボックスとブラックボックスの両方のLDMにおけるコンテンツセーフガードをバイパスすることで、ほぼ完璧な成功率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.08344082008256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Indiana Jones, an innovative approach to jailbreaking Large Language Models (LLMs) by leveraging inter-model dialogues and keyword-driven prompts. Through orchestrating interactions among three specialised LLMs, the method achieves near-perfect success rates in bypassing content safeguards in both white-box and black-box LLMs. The research exposes systemic vulnerabilities within contemporary models, particularly their susceptibility to producing harmful or unethical outputs when guided by ostensibly innocuous prompts framed in historical or contextual contexts. Experimental evaluations highlight the efficacy and adaptability of Indiana Jones, demonstrating its superiority over existing jailbreak methods. These findings emphasise the urgent need for enhanced ethical safeguards and robust security measures in the development of LLMs. Moreover, this work provides a critical foundation for future studies aimed at fortifying LLMs against adversarial exploitation while preserving their utility and flexibility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、モデル間対話とキーワード駆動プロンプトを活用することで、大規模言語モデル(LLM)をジェイルブレイクする革新的なアプローチであるインディアナ・ジョーンズを紹介する。 3つの特殊LLM間の相互作用のオーケストレーションにより、ホワイトボックスとブラックボックスの両方のLLMにおけるコンテンツセーフガードをバイパスすることで、ほぼ完璧な成功率を達成する。 この研究は、現代モデルにおける体系的な脆弱性、特に歴史的または文脈的な文脈で表された目に見える無害なプロンプトによってガイドされるとき、有害または非倫理的なアウトプットを生み出すことへの感受性を明らかにする。 実験的評価はインディアナ・ジョーンズの有効性と適応性を強調し、既存のジェイルブレイク法よりも優れていることを示した。 これらの知見は、LLMの開発において、倫理的保護の強化と堅牢なセキュリティ対策の緊急の必要性を強調している。 さらに, 本研究は, LLMの実用性と柔軟性を保ちながら, 敵による搾取に対する防御を目的とした今後の研究に重要な基盤を提供する。

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