大規模言語モデルアプリケーションを乗っ取るための語彙攻撃

核心概念

大規模言語モデルアプリケーションの安全性を脅かす新しい攻撃手法として、語彙攻撃を提案する。この攻撃は、攻撃対象のモデルを知らなくても、別のモデルを使って成功させることができる。

要約

本論文では、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションに対する新しい攻撃手法として、語彙攻撃を提案している。
まず、LLMアプリケーションの脆弱性について概説する。LLMは自然言語の生成に優れているが、予期せぬ出力(ホールシネーション)や、ユーザーの指示を無視した行動を取る可能性がある。アプリケーション開発者はシステムプロンプトを使ってこれらの問題に対処しているが、ハッカーはこれらの制限を回避する攻撃手法を開発している。
提案する語彙攻撃は以下の特徴を持つ:

攻撃対象のモデルを知らなくても、別のモデルを使って攻撃を成功させることができる。
攻撃に使う語彙は、1つや数個の単語にとどまる場合が多く、検出が困難である。

実験では、オープンソースのLLMモデルであるFlan-T5-XXLとLlama2-7B-CHAT-HFを攻撃対象とし、Llama2-CHAT-HFとT5-BASEをアタッカーモデルとして使用した。
攻撃の目的は、LLMに不適切な出力(「I hate humans」)や特定の出力(「I have been PWNED」)を生成させることである。結果として、語彙攻撃は文字列セパレーター攻撃と同程度の成功率を示し、しかも検出が困難な攻撃が多数見つかった。
このように、単一の単語や短い単語列の挿入によって、LLMアプリケーションの安全性を脅かすことができる。今後の課題として、より広範なモデルへの攻撃、プロンプトリークの調査、自動テストの開発などが挙げられる。

統計

攻撃対象のLlama2モデルに対して、語彙攻撃は1つの攻撃ケースで成功した。
語彙攻撃は、Llama2モデルに対して10個の正確な攻撃ケースを解決し、T5-baseモデルを使った場合は7個の正確な攻撃ケースを解決した。
攻撃対象のFlan-T5-XXLモデルに対して、語彙攻撃はT5-baseモデルを使った場合11個の不適切な攻撃ケースを解決し、Llama2モデルを使った場合13個の不適切な攻撃ケースを解決した。

引用

"単一の単語や短い単語列の挿入によって、LLMアプリケーションの安全性を脅かすことができる。"
"語彙攻撃は、文字列セパレーター攻撃と同程度の成功率を示し、しかも検出が困難な攻撃が多数見つかった。"

抽出されたキーインサイト

Vocabulary Attack to Hijack Large Language Model Applications

by Patrick Levi... 場所 arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02637.pdf

深掘り質問

LLMアプリケーションの安全性を高めるためには、どのような防御策が考えられるだろうか。

LLMアプリケーションの安全性を向上させるためには、以下のような防御策が考えられます：

Promptの検証: ユーザープロンプトの検証を強化し、不審な単語やフレーズの挿入を検知する仕組みを導入することで、攻撃を防ぐ。

自然言語処理: 自然言語処理技術を活用して、不適切な応答や攻撃的な言動を検知し、適切な対処を行う。

セキュリティポリシーの強化: アプリケーション内での機密情報の取り扱いやセキュリティポリシーの厳格化を通じて、機密情報の漏洩を防止する。

ユーザーフィードバックの活用: ユーザーからのフィードバックを収集し、不適切な応答や挙動を早期に検知して修正する仕組みを構築する。

これらの防御策を組み合わせることで、LLMアプリケーションの安全性を向上させることが可能です。

LLMアプリケーションを狙う攻撃手法には、語彙攻撃以外にもどのようなものがあるだろうか。

語彙攻撃以外にも、LLMアプリケーションを狙うさまざまな攻撃手法が存在します。例えば：

Prompt Leakage: システムプロンプトの漏洩を利用して、モデルの挙動を操作する攻撃手法があります。

Adversarial Triggers: 敵対的なトリガーを用いて、モデルの応答を操作し、誤った情報を生成させる攻撃手法があります。

Prompt Engineering: プロンプトの工夫を通じて、モデルの応答を操作し、特定の情報を引き出す攻撃手法があります。

これらの攻撃手法は、モデルの脆弱性を悪用して、意図しない結果を引き起こすことができます。

LLMの脆弱性を利用した攻撃手法の発見は、LLMの発展にどのような影響を及ぼすと考えられるか。

LLMの脆弱性を利用した攻撃手法の発見は、以下のような影響を及ぼすと考えられます：

セキュリティリスクの増大: LLMの脆弱性を悪用した攻撃手法が広まることで、セキュリティリスクが増大し、機密情報の漏洩や攻撃的な応答が増加する可能性があります。

信頼性の低下: LLMの応答が攻撃によって操作されることで、ユーザーの信頼性が低下し、アプリケーションの信頼性に影響を与える可能性があります。

開発者への警鐘: 攻撃手法の発見は、開発者に対してセキュリティに対する意識を高める機会となり、より安全なアプリケーションの開発に向けた取り組みが促進される可能性があります。

LLMの脆弱性を利用した攻撃手法の発見は、セキュリティ意識の向上やセキュリティ対策の強化につながる重要な機会となるでしょう。