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DrAttack: Prompt Decomposition and Reconstruction for Effective LLM Jailbreaking


Core Concepts
Decomposing and reconstructing prompts can effectively jailbreak LLMs, concealing malicious intent and increasing success rates.
Abstract
1. Introduction Large Language Models (LLMs) face vulnerabilities to jailbreaking attacks. Current methods focus on generating surrounding content to hide malicious intent. DrAttack proposes prompt decomposition and reconstruction to address these limitations. 2. Related Work Different attack techniques circumvent LLM safety detectors. DrAttack introduces a novel decomposition-based method. 3. DrAttack Framework Decomposition breaks down malicious prompts into sub-prompts. Reconstruction reassembles sub-prompts using benign demos. Synonym Search further enhances attack performance. 4. Experiments DrAttack outperforms baselines in attack success rate and efficiency. Faithfulness is maintained after decomposition and reconstruction. DrAttack is effective against defended models. 5. Ablation Study Decomposition and reconstruction effectively conceal malice in prompts. Semantic-similar context in reconstruction improves attack success rate. 6. Conclusion DrAttack demonstrates a novel approach to jailbreaking LLMs. The research highlights vulnerabilities in LLMs and the need for robust defenses. 7. Broader Impact DrAttack raises awareness of LLM vulnerabilities and the importance of developing secure AI systems.
Stats
DrAttack는 LLM을 효과적으로 jailbreak하기 위해 prompt를 분해하고 재구성합니다. DrAttack는 이전 방법보다 더 높은 성공률을 보여줍니다. GPT-4에서 DrAttack는 성공률을 84.6%로 높였습니다.
Quotes
"Decomposing a malicious prompt into separated sub-prompts can effectively obscure its underlying malicious intent." "DrAttack achieves an attack success rate of over 84.6% on GPT-4 with merely 15 queries."

Key Insights Distilled From

by Xirui Li,Ruo... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.16914.pdf
DrAttack

Deeper Inquiries

어떻게 DrAttack의 prompt 분해 및 재구성이 LLM의 취약점을 해결하는 데 도움이 되는지에 대해 더 깊이 알아볼 수 있을까요?

DrAttack은 악의적인 prompt를 부분 prompt로 분해하고 재구성함으로써 LLM의 취약점을 효과적으로 해결합니다. 이 과정에서 악의적인 의도를 숨기고 검출을 피할 수 있습니다. 먼저, prompt를 부분 prompt로 분해함으로써 악의적인 의도를 더 쉽게 감추고 검출을 피할 수 있습니다. 이렇게 하면 원래의 prompt가 감지되기 어려운 형태로 제시됩니다. 그리고 부분 prompt를 재구성하여 LLM이 원래의 쿼리를 이해하도록 합니다. 이 재구성은 LLM이 응답을 생성하는 동안 수행되며, 이를 통해 LLM이 부분 prompt를 연결하도록 안내하여 주의를 산만하게 합니다. 이러한 접근 방식은 LLM의 안전 메커니즘을 우회하면서도 prompt를 더 쉽게 검출할 수 있도록 합니다.

이 논문의 결과가 LLM 보안에 대한 새로운 접근 방식을 제시한다면, 이에 대한 반론은 무엇일까요?

이 논문의 결과가 LLM 보안에 대한 새로운 접근 방식을 제시한다면, 이에 대한 반론으로는 다음과 같은 점이 제기될 수 있습니다. 먼저, 이러한 새로운 접근 방식이 LLM의 취약점을 노출시킬 수 있다는 우려가 있을 수 있습니다. 즉, 이러한 기술이 악용될 경우 LLM이 해로운 목적으로 사용될 수 있음을 우려할 수 있습니다. 또한, 이러한 새로운 접근 방식이 보안 시스템을 우회하고 악의적인 내용을 생성하는 데 사용될 수 있다는 우려도 있을 것입니다. 따라서 이러한 새로운 기술을 개발함으로써 LLM 시스템의 안전성을 향상시키는 방향으로 노력해야 한다는 반론이 제기될 수 있습니다.

이 논문이 제시하는 기술은 다른 분야에서 어떻게 응용될 수 있을까요?

이 논문에서 제시하는 기술은 다른 분야에서도 다양하게 응용될 수 있습니다. 먼저, 이러한 prompt 분해 및 재구성 기술은 자연어 처리 분야뿐만 아니라 컴퓨터 보안, 정보 보안, 그리고 챗봇 및 대화형 시스템에서도 유용하게 활용될 수 있습니다. 또한, 이 기술은 새로운 보안 방법론을 개발하고 기존 시스템의 취약점을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이러한 기술은 인공지능 개발 및 보안 분야에서의 연구 및 혁신을 촉진할 수 있습니다. 따라서 이러한 기술은 다양한 분야에서의 응용 가능성을 가지고 있으며, 보안 및 안전성 측면에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
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