論文の概要: Helping Large Language Models Protect Themselves: An Enhanced Filtering and Summarization System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01315v2
• Date: Mon, 05 May 2025 14:46:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 12:43:32.070412
• Title: Helping Large Language Models Protect Themselves: An Enhanced Filtering and Summarization System
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるテーマ保護:拡張フィルタリングと要約システム
• Authors: Sheikh Samit Muhaimin, Spyridon Mastorakis,
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、敵の攻撃、操作プロンプト、悪意のある入力のエンコードに弱い。 本研究は,LSMが敵対的あるいは悪意的な入力を自力で認識し,フィルタリングし,防御することのできる,ユニークな防御パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0257616108612373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent growth in the use of Large Language Models has made them vulnerable to sophisticated adversarial assaults, manipulative prompts, and encoded malicious inputs. Existing countermeasures frequently necessitate retraining models, which is computationally costly and impracticable for deployment. Without the need for retraining or fine-tuning, this study presents a unique defense paradigm that allows LLMs to recognize, filter, and defend against adversarial or malicious inputs on their own. There are two main parts to the suggested framework: (1) A prompt filtering module that uses sophisticated Natural Language Processing (NLP) techniques, including zero-shot classification, keyword analysis, and encoded content detection (e.g. base64, hexadecimal, URL encoding), to detect, decode, and classify harmful inputs; and (2) A summarization module that processes and summarizes adversarial research literature to give the LLM context-aware defense knowledge. This approach strengthens LLMs' resistance to adversarial exploitation by fusing text extraction, summarization, and harmful prompt analysis. According to experimental results, this integrated technique has a 98.71% success rate in identifying harmful patterns, manipulative language structures, and encoded prompts. By employing a modest amount of adversarial research literature as context, the methodology also allows the model to react correctly to harmful inputs with a larger percentage of jailbreak resistance and refusal rate. While maintaining the quality of LLM responses, the framework dramatically increases LLM's resistance to hostile misuse, demonstrating its efficacy as a quick and easy substitute for time-consuming, retraining-based defenses.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Modelsの利用は、高度な敵の攻撃、操作プロンプト、悪意のある入力のエンコードに弱いものとなっている。 既存の対策は、しばしば再訓練モデルを必要とする。 本研究は、再訓練や微調整を必要とせず、LSMが敵や悪意の入力を自力で認識し、フィルタリングし、防御することのできる、ユニークな防御パラダイムを提示する。 提案するフレームワークには,(1)ゼロショット分類,キーワード解析,エンコードされたコンテンツ検出(eg base64, hexadecimal, URLエンコーディング)など,高度な自然言語処理(NLP)技術を用いた,有害な入力を検出し,デコードし,分類するためのプロンプトフィルタリングモジュール,(2)敵国語研究文献を処理・要約する要約モジュール,の2つがある。 このアプローチは、テキスト抽出、要約、有害なプロンプト分析を融合させることにより、LLMの敵対的搾取に対する抵抗を強化する。 実験結果によると、この統合技術は有害パターン、操作言語構造、エンコードプロンプトの識別において98.71%の成功率を持つ。 この手法では, 有害な入力に対して, ジェイルブレイク抵抗率と拒絶率の比率が大きい場合に, モデルが正しく反応することを可能にする。 LLMの応答の質を維持しながら、このフレームワークはLLMの敵の誤用に対する抵抗を劇的に増加させ、その効果を時間を要する再訓練ベースの防御の迅速かつ容易な代替品として示している。

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