論文の概要: OET: Optimization-based prompt injection Evaluation Toolkit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00843v1
• Date: Thu, 01 May 2025 20:09:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 17:21:19.824481
• Title: OET: Optimization-based prompt injection Evaluation Toolkit
• Title（参考訳）: OET:最適化に基づくプロンプトインジェクション評価ツールキット
• Authors: Jinsheng Pan, Xiaogeng Liu, Chaowei Xiao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。 インジェクション攻撃に対する感受性は、重大なセキュリティリスクを生じさせる。 多くの防衛戦略にもかかわらず、その効果を厳格に評価する標準化された枠組みが欠如している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.148709805243836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language understanding and generation, enabling their widespread adoption across various domains. However, their susceptibility to prompt injection attacks poses significant security risks, as adversarial inputs can manipulate model behavior and override intended instructions. Despite numerous defense strategies, a standardized framework to rigorously evaluate their effectiveness, especially under adaptive adversarial scenarios, is lacking. To address this gap, we introduce OET, an optimization-based evaluation toolkit that systematically benchmarks prompt injection attacks and defenses across diverse datasets using an adaptive testing framework. Our toolkit features a modular workflow that facilitates adversarial string generation, dynamic attack execution, and comprehensive result analysis, offering a unified platform for assessing adversarial robustness. Crucially, the adaptive testing framework leverages optimization methods with both white-box and black-box access to generate worst-case adversarial examples, thereby enabling strict red-teaming evaluations. Extensive experiments underscore the limitations of current defense mechanisms, with some models remaining susceptible even after implementing security enhancements.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示し、様々な領域で広く採用されている。 しかし、それらのインジェクション攻撃に対する感受性は、敵の入力がモデル動作を操作し、意図した命令をオーバーライドできるため、重大なセキュリティリスクを引き起こす。 多くの防衛戦略にもかかわらず、その効果を厳格に評価する標準化された枠組み、特に適応的な敵のシナリオでは、欠落している。 このギャップに対処するため、我々は最適化ベースの評価ツールキットであるOETを紹介した。これは、適応テストフレームワークを使用して、多様なデータセットにわたるインジェクション攻撃と防御をシステマティックにベンチマークする。 本ツールキットは,対向文字列生成,動的攻撃実行,総合的な結果解析を容易にするモジュール型ワークフローを備え,対向ロバスト性を評価するための統一プラットフォームを提供する。 重要な点として、適応テストフレームワークは、ホワイトボックスとブラックボックスアクセスの両方で最適化手法を活用し、最悪の逆例を生成することにより、厳密なリピート評価を可能にする。 大規模な実験は、現在の防衛機構の限界を浮き彫りにしており、いくつかのモデルは、セキュリティ強化の実装後も影響を受けやすいままである。

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