대형 언어 모델에 대한 자동 및 보편적 프롬프트 주입 공격

Основные понятия

프롬프트 주입 공격의 위험성과 자동화된 공격 방법의 중요성 강조

Аннотация

대형 언어 모델은 사용자 명령과 외부 데이터를 처리하며, 프롬프트 주입 공격에 취약함
프롬프트 주입 공격의 목표를 명확히 하고, 자동화된 최적화 알고리즘을 제안하여 공격 성공률 향상
다양한 방어 기법에 대한 효과적인 대응 방안 제시
Abstract

대형 언어 모델은 인간 언어를 처리하고 생성하는 데 뛰어나며, 프롬프트 주입 공격에 취약함
프롬프트 주입 공격의 위험성과 자동화된 공격 방법의 중요성 강조
Introduction

대형 언어 모델은 사용자 명령을 처리하고, 프롬프트 주입 공격에 취약함
프롬프트 주입 공격의 목표를 명확히 하고, 자동화된 최적화 알고리즘을 제안하여 공격 성공률 향상
Methodology

프롬프트 주입 공격의 목표를 정의하고, 최적화 기반 전략을 소개
자동화된 프롬프트 주입 공격의 효과적인 성능과 보편성을 증명

Статистика

대형 언어 모델은 사용자 명령과 외부 데이터를 처리함
프롬프트 주입 공격은 자동화된 최적화 알고리즘을 활용하여 공격 성공률을 향상시킴

Цитаты

"프롬프트 주입 공격은 대형 언어 모델의 취약성을 드러냄."
"자동화된 공격 방법은 공격 성공률을 높이고, 보편성을 유지함."

Ключевые выводы из

Automatic and Universal Prompt Injection Attacks against Large Language Models

by Xiaogeng Liu... в arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04957.pdf

Дополнительные вопросы

프롬프트 주입 공격의 위험성을 완화하기 위한 방어 기법은 무엇일까?

프롬프트 주입 공격은 대규모 언어 모델에 대한 중요한 위협으로 작용합니다. 이러한 공격을 완화하기 위한 방어 기법 중 하나는 paraphrasing이 있습니다. 이 방어 기법은 백엔드 언어 모델을 사용하여 문장을 다시 구성하여 외부 데이터와 함께 주어진 프롬프트로 처리하는 것입니다. 또한 retokenization이라는 방어 기법은 토큰을 더 작은 단위로 분할하는 것을 포함합니다. 또한 데이터 프롬프트 격리, 지시 방지, 샌드위치 방지와 같은 방어 기법들도 사용됩니다. 이러한 방어 기법들은 악의적인 입력 데이터를 격리하고 중화하는 데 중점을 두어 공격을 우회하거나 무력화하는 것을 목표로 합니다.