論文の概要: DELMAN: Dynamic Defense Against Large Language Model Jailbreaking with Model Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11647v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 10:39:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:32.438510
• Title: DELMAN: Dynamic Defense Against Large Language Model Jailbreaking with Model Editing
• Title（参考訳）: DELMAN: モデル編集による大規模言語モデルジェイルブレークに対する動的防御
• Authors: Yi Wang, Fenghua Weng, Sibei Yang, Zhan Qin, Minlie Huang, Wenjie Wang,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は意思決定に広く適用されているが、そのデプロイはJailbreak攻撃によって脅かされている。 Delmanは、jailbreak攻撃に対する厳密でダイナミックな保護のために、直接モデル編集を活用する新しいアプローチである。 Delman氏は、モデルの有用性を維持しながら有害な振る舞いを中和するために、関連するパラメータの最小セットを直接更新する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.43110639295449
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are widely applied in decision making, but their deployment is threatened by jailbreak attacks, where adversarial users manipulate model behavior to bypass safety measures. Existing defense mechanisms, such as safety fine-tuning and model editing, either require extensive parameter modifications or lack precision, leading to performance degradation on general tasks, which is unsuitable to post-deployment safety alignment. To address these challenges, we propose DELMAN (Dynamic Editing for LLMs JAilbreak DefeNse), a novel approach leveraging direct model editing for precise, dynamic protection against jailbreak attacks. DELMAN directly updates a minimal set of relevant parameters to neutralize harmful behaviors while preserving the model's utility. To avoid triggering a safe response in benign context, we incorporate KL-divergence regularization to ensure the updated model remains consistent with the original model when processing benign queries. Experimental results demonstrate that DELMAN outperforms baseline methods in mitigating jailbreak attacks while preserving the model's utility, and adapts seamlessly to new attack instances, providing a practical and efficient solution for post-deployment model protection.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は意思決定に広く適用されているが、その展開はジェイルブレイク攻撃によって脅かされている。 安全微調整やモデル編集のような既存の防御機構は、広範囲なパラメータ修正や精度の欠如を必要とするため、一般的なタスクのパフォーマンスが低下する。 これらの課題に対処するため,DELMAN(Dynamic Editing for LLMs JAilbreak DefeNse)を提案する。 DELMANは、モデルの有用性を維持しながら有害な振る舞いを中和するために、関連するパラメータの最小セットを直接更新する。 良質な文脈で安全な応答を引き起こすのを避けるため、良質なクエリを処理する際に、更新されたモデルと元のモデルとの整合性を維持するために、KL分割正規化を導入する。 DELMANは、モデルの有用性を維持しながらジェイルブレイク攻撃を軽減し、新しい攻撃インスタンスにシームレスに適応し、デプロイ後モデル保護のための実用的で効率的なソリューションを提供する。

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