AutoDAN: Generating Stealthy Jailbreak Prompts on Aligned Large Language Models at ICLR 2024

Core Concepts

AutoDAN introduces a novel approach to automatically generate stealthy jailbreak prompts against aligned Large Language Models, demonstrating superior attack strength and bypassing defense mechanisms.

Abstract

AutoDAN aims to address the limitations of existing jailbreak techniques by automating the generation of stealthy prompts. The paper discusses the susceptibility of Large Language Models to jailbreak attacks and the need for more secure methods. AutoDAN utilizes a hierarchical genetic algorithm to automate the process while maintaining semantic meaningfulness in generated prompts. Extensive evaluations show that AutoDAN outperforms baseline methods in terms of attack strength, transferability, and universality. The method is effective in bypassing defense mechanisms like perplexity-based detection and demonstrates good generalization across different models and data instances.

Stats

この論文はICLR 2024で発表されました。 大規模言語モデルに対するジェイルブレイク攻撃の効果を示す広範な評価が行われています。 AutoDANは、階層的遺伝アルゴリズムを使用してステルス性のあるジェイルブレイクプロンプトを自動生成します。

Quotes

Key Insights Distilled From

AutoDAN

by Xiaogeng Liu... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.04451.pdf

Deeper Inquiries

他の研究や産業界により強力な防御策が開発される可能性がありますか？

AutoDANは、ジェイルブレイク攻撃を自動生成する手法であり、このような攻撃に対して新しいアプローチを提供しています。しかし、技術の進歩と共に、他の研究者や産業界も同様に強力な防御策を開発する可能性があります。例えば、既存の手動攻撃方法や自動化されたジェイルブレイク攻撃への対抗策として、さらなる改良や新しいテクニックが導入されることが考えられます。

AutoDANはどのように異なる結果をもたらしますか？

AutoDANは既存の手動ジェイルブレイク攻撃方法と比較していくつかの重要な違いがあります。まず第一に、AutoDANはステルス性の高いジェイルブレイクプロンプトを自動生成する能力を持っており、これにより意味ある文脈で攻撃的な出力を生み出すことができます。また、Hierarchical Genetic Algorithm（HGA）を使用することで効率的かつ堅牢な最適化プロセスを実現しました。さらに、「ダン」シリーズからインスピレーションを得て設計されたAutoDANではユニークなアプローチが採用されており、これらすべてが通常の手動メソッドでは難しかった効果的かつ効率的な結果をもたらします。

自動生成されたステルス性の高いジェイルブレイクプロンプトは他のモデルやデータインスタンスに対してどれだけ汎用性があると考えられますか？

AutoDANは汎用性も備えており、特定モデルだけでなく他のモデルやデータインスタンスでも有効です。交差サンプル評価ではその汎用性が示されており、「i番目」リクエスト向けに作成したジェールフィート・フォーマット（Jailbreak prompt）でも「i + 1〜20番目」まで広範囲にわたって利用可能です。「ダム」シリーズから派生したこの方法は意味豊かで一般的ですから，多く の場合，異種言語処理モデ ル間でも有 力 です．