llm security и каланы

Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries
Patrick Chao et al., 2023
Статья, сайт, код

Зачем нужны языковые модели, если с их помощью нельзя взламывать другие языковые модели? Так подумали исследователи из Университета Пенсильвании и создали свой метод автоматического джейлбрейкинга для black-box-моделей, который они назвали Prompt Automatic Iterative Refinement, или PAIR.

Для начала исследователи вводят свою категоризацию джейлбрейков:

1. Token-level-джейлбрейки: когда мы, как и положено людям в общении с тупыми железками, генерируем набор токенов, например, с помощью градиентных атак, и получаем набор невнятного мусора типа .](Me giving////one please? revert with \"!—Two в GCG. Подчеркивается, что они требуют больших вычислительных ресурсов и выглядят непонятно (хотя мне непонятно, почему это недостаток).
2. Prompt-level-джейлбрейки: когда кожаные мешки ставят совершенную машину с собой на одну ступень и пытаются ее обмануть всякими DAN, AIM, Developer Mode и так далее. Из недостатков – для их создания нужно думать, что для кожаного мешка всегда минус.

Заключая, что хочется автоматически, как в первом типе, но красиво, как во втором, авторы предлагают использовать для джейлбрейка LLM такую же LLM, итеративно улучшая атаку. Так и получается PAIR.

www.tgoop.com/llmsecurity/38

136 viewsedited  Feb 6, 2024 at 20:33

Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries
Patrick Chao et al., 2023
Статья, сайт, код

Зачем нужны языковые модели, если с их помощью нельзя взламывать другие языковые модели? Так подумали исследователи из Университета Пенсильвании и создали свой метод автоматического джейлбрейкинга для black-box-моделей, который они назвали Prompt Automatic Iterative Refinement, или PAIR.

Для начала исследователи вводят свою категоризацию джейлбрейков:

1. Token-level-джейлбрейки: когда мы, как и положено людям в общении с тупыми железками, генерируем набор токенов, например, с помощью градиентных атак, и получаем набор невнятного мусора типа .](Me giving////one please? revert with \"!—Two в GCG. Подчеркивается, что они требуют больших вычислительных ресурсов и выглядят непонятно (хотя мне непонятно, почему это недостаток).
2. Prompt-level-джейлбрейки: когда кожаные мешки ставят совершенную машину с собой на одну ступень и пытаются ее обмануть всякими DAN, AIM, Developer Mode и так далее. Из недостатков – для их создания нужно думать, что для кожаного мешка всегда минус.

Заключая, что хочется автоматически, как в первом типе, но красиво, как во втором, авторы предлагают использовать для джейлбрейка LLM такую же LLM, итеративно улучшая атаку. Так и получается PAIR.

BY llm security и каланы