論文の概要: CCJA: Context-Coherent Jailbreak Attack for Aligned Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11379v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 02:49:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:35.243382
• Title: CCJA: Context-Coherent Jailbreak Attack for Aligned Large Language Models
• Title（参考訳）: CCJA: 調整済み大規模言語モデルに対するコンテキストコヒーレントなジェイルブレイク攻撃
• Authors: Guanghao Zhou, Panjia Qiu, Mingyuan Fan, Cen Chen, Mingyuan Chu, Xin Zhang, Jun Zhou,
• Abstract要約: ジェイルブレイク(jailbreaking)とは、意図しない振る舞いをトリガーする大きな言語モデルである。 本稿では,ジェイルブレイク攻撃の成功率とセマンティック・コヒーレンスとのバランスをとる新しい手法を提案する。 本手法は攻撃効率において最先端のベースラインよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.06388944779541
• License:
• Abstract: Despite explicit alignment efforts for large language models (LLMs), they can still be exploited to trigger unintended behaviors, a phenomenon known as "jailbreaking." Current jailbreak attack methods mainly focus on discrete prompt manipulations targeting closed-source LLMs, relying on manually crafted prompt templates and persuasion rules. However, as the capabilities of open-source LLMs improve, ensuring their safety becomes increasingly crucial. In such an environment, the accessibility of model parameters and gradient information by potential attackers exacerbates the severity of jailbreak threats. To address this research gap, we propose a novel \underline{C}ontext-\underline{C}oherent \underline{J}ailbreak \underline{A}ttack (CCJA). We define jailbreak attacks as an optimization problem within the embedding space of masked language models. Through combinatorial optimization, we effectively balance the jailbreak attack success rate with semantic coherence. Extensive evaluations show that our method not only maintains semantic consistency but also surpasses state-of-the-art baselines in attack effectiveness. Additionally, by integrating semantically coherent jailbreak prompts generated by our method into widely used black-box methodologies, we observe a notable enhancement in their success rates when targeting closed-source commercial LLMs. This highlights the security threat posed by open-source LLMs to commercial counterparts. We will open-source our code if the paper is accepted.
• Abstract（参考訳）: 大型言語モデル (LLM) に対する明確なアライメントの努力にもかかわらず、意図しない振る舞いをトリガーするために利用することができる("jailbreaking"として知られる)。 現在のjailbreak攻撃方法は、主に、手作業によるプロンプトテンプレートと説得ルールに依存する、クローズドソース LLM をターゲットにした個別のプロンプト操作に焦点を当てている。 しかし、オープンソースのLLMの能力が向上するにつれて、安全性の確保がますます重要になっている。 このような環境では、潜在的な攻撃者によるモデルパラメータや勾配情報のアクセシビリティは、ジェイルブレイクの脅威の深刻さを増す。 本稿では,この研究ギャップに対処するために,新しい『underline{C}ontext-\underline{C}oherent \underline{J}ailbreak \underline{A}ttack (CCJA) 』を提案する。 我々は、マスク付き言語モデルの埋め込み空間における最適化問題としてジェイルブレイク攻撃を定義する。 組合せ最適化により、ジェイルブレイク攻撃の成功率とセマンティック・コヒーレンスを効果的にバランスさせる。 大規模評価の結果,本手法はセマンティック一貫性を保ちながら,攻撃効率において最先端のベースラインを超えていることがわかった。 さらに,本手法で生成したセマンティック・コヒーレント・ジェイルブレイク・プロンプトをブラックボックス・方法論に組み込むことにより,クローズドソースの商用LCMをターゲットとした成功率の顕著な向上が観察された。 これは、オープンソースのLLMが商用製品にもたらすセキュリティ上の脅威を強調している。 論文が受理されれば、コードをオープンソースにします。

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)
• Shaping the Safety Boundaries: Understanding and Defending Against Jailbreaks in Large Language Models [59.25318174362368]
  大規模言語モデル(LLM)におけるジェイルブレークは、LLMを騙して有害なテキストを生成するというセキュリティ上の問題である。 我々は7つの異なるジェイルブレイク法を詳細に分析し、不一致が不十分な観察サンプルから生じることを確認した。 安全境界内でのアクティベーションを適応的に制限する「textbfActivation Boundary Defense (ABD)」という新しい防衛法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-22T14:18:39Z)
• Transferable Ensemble Black-box Jailbreak Attacks on Large Language Models [0.0]
  我々は,様々なLSM-as-Attackerメソッドを組み込んだ新しいブラックボックス・ジェイルブレイク攻撃フレームワークを提案する。 本手法は,既存のジェイルブレイク研究と実践から得られた3つの重要な知見に基づいて設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T01:55:33Z)
• 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)
• 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)
• 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)
• Distract Large Language Models for Automatic Jailbreak Attack [8.364590541640482]
  大規模言語モデルの自動レッドチーム化のための新しいブラックボックスジェイルブレイクフレームワークを提案する。 我々は、Jailbreak LLMに対する反復最適化アルゴリズムを用いて、悪意のあるコンテンツの隠蔽とメモリリフレーミングを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T11:16:43Z)
• 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)
• AutoDAN: Generating Stealthy Jailbreak Prompts on Aligned Large Language Models [54.95912006700379]
  本稿では,大規模言語モデルに対する新たなジェイルブレイク攻撃であるAutoDANを紹介する。 AutoDANは、慎重に設計された階層型遺伝的アルゴリズムによって、ステルスなジェイルブレイクプロンプトを自動的に生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T19:44:37Z)

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。