Angriff auf LLM-als-Richter durch optimierungsbasierte Prompt-Injektion

Główne pojęcia

Wir stellen JudgeDeceiver vor, eine neuartige und effektive Technik zum Kompromittieren der Integrität von LLMs, die als Richter dienen. JudgeDeceiver automatisiert den Prozess der Angriffsoptimierung und verstärkt die Wirksamkeit erheblich.

Streszczenie

Der Artikel untersucht die Verwundbarkeiten von LLM-basierten Bewertungssystemen (LLM-als-Richter) und stellt JudgeDeceiver vor, eine neuartige Methode zum Angriff auf diese Systeme.
Kernpunkte:

LLM-als-Richter ist ein aufstrebendes Konzept, bei dem LLMs zur Bewertung von Textinformationen eingesetzt werden. Dies verspricht eine Reduzierung des manuellen Aufwands.
Die Integrität dieser Systeme ist jedoch durch verschiedene Angriffsvektor bedroht, insbesondere durch Prompt-Injektions-Angriffe.
JudgeDeceiver ist ein optimierungsbasierter Ansatz, der die Erstellung von Angriffssequenzen automatisiert und deren Wirksamkeit deutlich erhöht.
JudgeDeceiver verwendet drei Verlustfunktionen: zielausgerichteter Generierungsverlust, Zielverbesserungsverlust und adversarischer Perplexitätsverlust.
Umfangreiche Experimente zeigen die hohe Effektivität von JudgeDeceiver beim Angriff auf OpenChat-3.5 und Mistral-7B in zwei gängigen Benchmarks.

Statystyki

Die durchschnittliche Genauigkeit (ACC) von Openchat-3.5 beträgt 99,5% auf MTBench und 99% auf LLMBar.
Die durchschnittliche Genauigkeit (ACC) von Mistral-7B beträgt 89,2% auf MTBench und 85,7% auf LLMBar.
Die durchschnittliche Angriffserfolgrate (ASR) von JudgeDeceiver beträgt 89,2% für Openchat-3.5 und 90,8% für Mistral-7B auf MTBench sowie 88% für Openchat-3.5 und 93,2% für Mistral-7B auf LLMBar.

Cytaty

"Wir stellen JudgeDeceiver vor, eine neuartige und effektive Technik zum Kompromittieren der Integrität von LLMs, die als Richter dienen."
"JudgeDeceiver verwendet drei Verlustfunktionen: zielausgerichteter Generierungsverlust, Zielverbesserungsverlust und adversarischer Perplexitätsverlust."

Kluczowe wnioski z

Optimization-based Prompt Injection Attack to LLM-as-a-Judge

by Jiawen Shi,Z... o arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17710.pdf

Głębsze pytania

Wie können Verteidigungsmaßnahmen entwickelt werden, um LLM-basierte Bewertungssysteme vor solchen Angriffen zu schützen?

Um LLM-basierte Bewertungssysteme vor Angriffen wie dem in der vorliegenden Studie beschriebenen zu schützen, können verschiedene Verteidigungsmaßnahmen entwickelt werden. Ein Ansatz wäre die Implementierung von robusten Sicherheitsmechanismen, die die Modelle vor promptbasierten Angriffen schützen. Dazu könnten beispielsweise regelmäßige Überprüfungen der Eingabedaten und der generierten Antworten gehören, um verdächtige Muster zu erkennen. Zudem könnten spezielle Algorithmen eingesetzt werden, um potenziell manipulierte oder irreführende Eingaben zu identifizieren und zu blockieren. Eine weitere Möglichkeit wäre die Integration von Gegenmaßnahmen in die Trainingsphase der LLMs, um sie gegen solche Angriffe zu immunisieren. Dies könnte durch die gezielte Einbeziehung von adversarialen Beispielen während des Trainings erfolgen, um die Modelle auf verschiedene Angriffsszenarien vorzubereiten und ihre Robustheit zu erhöhen.

Welche anderen Anwendungen von LLMs könnten ebenfalls durch ähnliche Angriffsstrategien gefährdet sein?

Ähnliche Angriffsstrategien wie die in der Studie beschriebene Optimization-based Prompt Injection Attack könnten auch andere Anwendungen von LLMs gefährden, insbesondere solche, die auf Textverarbeitung und -bewertung basieren. Beispielsweise könnten LLMs, die in Chatbots, automatischen Übersetzungsprogrammen, Textgeneratoren oder automatischen Textbewertungssystemen eingesetzt werden, anfällig für promptbasierte Angriffe sein. In diesen Szenarien könnten Angreifer versuchen, die Ausgabe der LLMs durch gezielte Eingaben zu manipulieren, um falsche oder irreführende Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus könnten auch LLMs, die in der Medizin, im Finanzwesen oder in anderen sensiblen Bereichen eingesetzt werden, potenziell von ähnlichen Angriffsstrategien betroffen sein, da die Integrität und Genauigkeit ihrer Bewertungen von entscheidender Bedeutung sind.

Welche ethischen Überlegungen müssen bei der Entwicklung und Implementierung von LLM-basierten Bewertungssystemen berücksichtigt werden?

Bei der Entwicklung und Implementierung von LLM-basierten Bewertungssystemen sind verschiedene ethische Überlegungen zu berücksichtigen. Zunächst einmal ist es wichtig, sicherzustellen, dass diese Systeme transparent und nachvollziehbar sind, insbesondere wenn sie für wichtige Entscheidungen oder Bewertungen eingesetzt werden. Die Verantwortung und Rechenschaftspflicht für die Entscheidungen, die von diesen Systemen getroffen werden, sollten klar definiert sein. Darüber hinaus müssen Datenschutz- und Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass die Vertraulichkeit und Integrität der Daten gewahrt bleiben. Es ist auch wichtig, mögliche Vorurteile und Diskriminierung in den Modellen zu erkennen und zu adressieren, um faire und gerechte Ergebnisse zu gewährleisten. Schließlich sollten ethische Richtlinien und Standards in den Entwicklungsprozess integriert werden, um sicherzustellen, dass die Verwendung von LLM-basierten Bewertungssystemen im Einklang mit ethischen Grundsätzen und gesellschaftlichen Werten steht.