核心概念
大型言語モデルは慎重に設計されたジェイルブレイクプロンプトによって簡単に危険な出力を生成することができる。
要約
本論文は、大型言語モデル(LLM)に対するジェイルブレイクプロンプト攻撃について研究している。
- LLMは有用で安全な応答を提供するように設計されているが、「ジェイルブレイク」と呼ばれる攻撃的なプロンプトによって安全対策を回避し、潜在的に有害な内容を生成することができる。
- 既存のジェイルブレイクプロンプト攻撃手法は手動設計が複雑だったり、他のホワイトボックスモデルの最適化を必要としたりするため、一般化や効率性に課題があった。
- 本研究では、ジェイルブレイクプロンプト攻撃を「プロンプトの書き換え」と「シナリオのネスト」の2つの側面で一般化し、ReNeLLMという自動フレームワークを提案した。
- 広範な実験の結果、ReNeLLMは既存手法に比べて攻撃成功率を大幅に向上させつつ、時間コストを大幅に削減できることを示した。
- また、現在の防御手法では、ReNeLLMによる一般化された攻撃に対して不十分であることが明らかになった。
- プロンプトの実行優先順位の変化に着目し、対応する防御戦略を提案した。
- 本研究は、より安全で規制の整った大型言語モデルの開発に向けて、学術コミュニティとLLMベンダーの両方を後押しすることを目的としている。
統計
大型言語モデルは慎重に設計されたジェイルブレイクプロンプトによって簡単に危険な出力を生成することができる。
ReNeLLMは既存手法に比べて攻撃成功率を大幅に向上させつつ、時間コストを大幅に削減できる。
現在の防御手法では、ReNeLLMによる一般化された攻撃に対して不十分である。
引用
「大型言語モデル(LLM)は有用で安全な応答を提供するように設計されているが、「ジェイルブレイク」と呼ばれる攻撃的なプロンプトによって安全対策を回避し、潜在的に有害な内容を生成することができる。」
「ReNeLLMは既存手法に比べて攻撃成功率を大幅に向上させつつ、時間コストを大幅に削減できる。」
「現在の防御手法では、ReNeLLMによる一般化された攻撃に対して不十分である。」