GPT-4V に対する一/多様式ジェイルブレイク攻撃の脆弱性評価

Core Concepts

GPT-4 と GPT-4V は、オープンソースの大規模言語モデルに比べて、ジェイルブレイク攻撃に対してより堅牢である。オープンソースモデルの中では、Llama2-7B と Qwen-VL-Chat が最も堅牢で、Llama2-7B はGPT-4よりも堅牢である。視覚的ジェイルブレイク手法の転移性は、テキストベースのジェイルブレイク手法に比べて限定的である。

Abstract

本研究は、大規模言語モデル(LLM)とマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に対するジェイルブレイク攻撃の評価を行った。
まず、1445の有害な質問を含む包括的なジェイルブレイク評価データセットを構築した。このデータセットは11種類の安全ポリシーをカバーしている。
次に、11種類のLLMとMLLMに対して、32種類のテキストベースおよび視覚的ジェイルブレイク手法を適用して、徹底的な赤軍演習を行った。その結果、以下の知見が得られた:

GPT-4 とGPT-4Vは、オープンソースのLLMやMLLMに比べて、ジェイルブレイク攻撃に対してより堅牢である。

Llama2-7BとQwen-VL-Chatは、他のオープンソースモデルに比べて堅牢で、Llama2-7BはGPT-4よりも堅牢である。

視覚的ジェイルブレイク手法の転移性は、テキストベースのジェイルブレイク手法に比べて限定的である。

Stats

GPT-4は、ほとんどのジェイルブレイク攻撃に対して堅牢で、成功率は1%未満である。
Llama2-7Bは、GCGジェイルブレイク攻撃に対して非常に堅牢で、成功率は0.14%未満である。
Vicuna-7Bは、ジェイルブレイク攻撃に最も脆弱で、成功率は最大57.06%に達する。

Quotes

"GPT-4 と GPT-4V は、オープンソースのLLMやMLLMに比べて、ジェイルブレイク攻撃に対してより堅牢である。"
"Llama2-7BとQwen-VL-Chatは、他のオープンソースモデルに比べて堅牢で、Llama2-7BはGPT-4よりも堅牢である。"
"視覚的ジェイルブレイク手法の転移性は、テキストベースのジェイルブレイク手法に比べて限定的である。"

Key Insights Distilled From

Red Teaming GPT-4V

by Shuo Chen,Zh... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03411.pdf

Deeper Inquiries

視覚的ジェイルブレイク手法の転移性が限定的な理由は何か?

視覚的ジェイルブレイク手法の転移性が限定的な理由は、主に以下の点に起因しています。

入力の特性: 視覚的ジェイルブレイク手法は、元の有害な質問を変更せずに画像を操作するため、元の有害なコンテンツが直接検出される可能性が高いため、転移性が制限されます。

最適化目標の違い: 視覚的ジェイルブレイク手法は、有害なコンテンツを生成する確率を最大化するために最適化されています。しかし、他のモデルに転移する際には、その最適化目標が適切でない場合があり、転移性が制限される可能性があります。

モデルの適応性: 視覚的ジェイルブレイク手法は、特定のモデルに最適化されているため、他のモデルに適用する際には適応性の問題が生じる可能性があります。モデル間の違いや構造の違いが転移性を制限する要因となります。

これらの要因により、視覚的ジェイルブレイク手法の転移性は限定的であると言えます。

オープンソースモデルとクローズドソースモデルの堅牢性の差異は何に起因するのか?

オープンソースモデルとクローズドソースモデルの堅牢性の差異は、主に以下の要因に起因します。

セキュリティ対策の違い: クローズドソースモデルは、通常、セキュリティ対策や安全対策がより厳格に実装されています。一方、オープンソースモデルは一般にセキュリティ対策が緩やかである場合があります。

ファインチューニングの違い: クローズドソースモデルは、プロプライエタリなデータやアルゴリズムに基づいてファインチューニングされることが一般的です。これにより、モデルは特定の攻撃に対してより堅牢になる可能性があります。

アクセス制御: クローズドソースモデルは、通常、アクセス制御が厳格に管理されており、外部からの攻撃や侵入を防ぐための対策が取られています。これにより、堅牢性が向上する可能性があります。

これらの要因により、クローズドソースモデルは一般的にオープンソースモデルよりも堅牢性が高いとされています。

ジェイルブレイク手法の改善によって、クローズドソースモデルの脆弱性を高められる可能性はあるか?

ジェイルブレイク手法の改善によって、クローズドソースモデルの脆弱性を高める可能性があります。改善されたジェイルブレイク手法は、より洗練された攻撃手法やより巧妙な攻撃方法を使用することができます。これにより、クローズドソースモデルが以前よりも攻撃に対して脆弱になる可能性があります。
さらに、ジェイルブレイク手法の改善により、モデルの脆弱性を特定し、その脆弱性を悪用するための新たな手法やアプローチが開発される可能性があります。したがって、ジェイルブレイク手法の改善は、クローズドソースモデルの脆弱性を高める可能性があると言えます。