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 14:04:07.739759
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• xJailbreak: Representation Space Guided Reinforcement Learning for Interpretable LLM Jailbreaking [32.89084809038529]
  ブラックボックス・ジェイルブレイク(Black-box jailbreak)は、大規模な言語モデルの安全メカニズムをバイパスする攻撃である。 強化学習(RL)を利用した新しいブラックボックスジェイルブレイク手法を提案する。 我々は,より厳密で総合的なジェイルブレイク成功評価を提供するために,キーワード,意図マッチング,回答バリデーションを取り入れた総合的ジェイルブレイク評価フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-28T06:07:58Z)
• Look Before You Leap: Enhancing Attention and Vigilance Regarding Harmful Content with GuidelineLLM [53.79753074854936]
  大規模言語モデル(LLM)は、出現するジェイルブレイク攻撃に対してますます脆弱である。 この脆弱性は現実世界のアプリケーションに重大なリスクをもたらす。 本稿では,ガイドラインLLMという新しい防御パラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T12:42:33Z)
• SQL Injection Jailbreak: A Structural Disaster of Large Language Models [71.55108680517422]
  LLMの外部特性をターゲットとした新しいジェイルブレイク手法を提案する。 ユーザプロンプトにジェイルブレイク情報を注入することで、SIJは有害なコンテンツを出力するモデルをうまく誘導する。 本稿では,SIJに対抗するために,セルフリマインダーキーと呼ばれる単純な防御手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T13:36:34Z)
• PathSeeker: Exploring LLM Security Vulnerabilities with a Reinforcement Learning-Based Jailbreak Approach [25.31933913962953]
  大規模言語モデル(LLM)が広く普及し、セキュリティに対する懸念が高まっている。 そこで我々は,迷路から逃れるネズミのゲームに触発された新しいブラックボックスジェイルブレイク手法PathSeekerを紹介した。 提案手法は,13の商用およびオープンソース LLM を対象としたテストにおいて,最先端の攻撃技術として5つの性能を発揮した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T15:36:26Z)
• Jailbreaking Large Language Models Through Alignment Vulnerabilities in Out-of-Distribution Settings [57.136748215262884]
  本稿では,ObscurePrompt for jailbreaking LLMを紹介し,OOD(Out-of-Distribution)データにおける脆弱なアライメントに着想を得た。 まず、脱獄過程における決定境界を定式化し、次にLLMの倫理的決定境界に不明瞭な文章がどう影響するかを考察する。 本手法は,2つの防御機構に対する有効性を保ちながら,攻撃効果の観点から従来の手法を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T16:09:58Z)
• Subtoxic Questions: Dive Into Attitude Change of LLM's Response in Jailbreak Attempts [13.176057229119408]
  Prompt Jailbreakingの言語モデル(LLM)がますます注目を集めています。 本稿では,ジェイルブレイクのプロンプトに対して本質的により敏感な,対象とする一連の質問に焦点をあてて,新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T08:08:44Z)
• A Comprehensive Study of Jailbreak Attack versus Defense for Large Language Models [20.40158210837289]
  Vicuna, LLama, GPT-3.5 Turboの3つの異なる言語モデルに適用した9つの攻撃手法と7つの防御手法について検討した。 以上の結果から,既存のホワイトボックス攻撃は普遍的手法に比べて性能が低く,入力に特別なトークンを含むと,攻撃成功の可能性に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T01:26:39Z)
• Benchmarking and Defending Against Indirect Prompt Injection Attacks on Large Language Models [79.0183835295533]
  我々は,このような脆弱性のリスクを評価するために,BIPIAと呼ばれる間接的インジェクション攻撃のための最初のベンチマークを導入した。 我々の分析では、LLMが情報コンテキストと動作可能な命令を区別できないことと、外部コンテンツ内での命令の実行を回避できないことの2つの主要な要因を同定した。 ブラックボックスとホワイトボックスという2つの新しい防御機構と、これらの脆弱性に対処するための明確なリマインダーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T01:08:39Z)
• Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in LLMs [60.61002524947733]
  従来の信頼性推論手法は、内部モデル情報やモデル微調整へのホワイトボックスアクセスに依存していた。 これにより、不確実性推定のためのブラックボックスアプローチの未解決領域を探索する必要性が高まっている。 言語的信頼を導き出すための戦略の推進、複数の応答を生成するためのサンプリング方法、一貫性を計算するための集約手法の3つの要素からなる体系的フレームワークを定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T17:31:44Z)
• Red Teaming Language Model Detectors with Language Models [114.36392560711022]
  大規模言語モデル(LLM)は、悪意のあるユーザによって悪用された場合、重大な安全性と倫理的リスクをもたらす。 近年,LLM生成テキストを検出し,LLMを保護するアルゴリズムが提案されている。 1) LLMの出力中の特定の単語を, 文脈が与えられたシノニムに置き換えること, 2) 生成者の書き方を変更するための指示プロンプトを自動で検索すること,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T10:08:37Z)

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。