Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

Logic Jailbreak: Efficiently Unlocking LLM Safety Restrictions Through Formal Logical Expression

Created by
  • Haebom

作者

Jingyu Peng, Maolin Wang, Nan Wang, Jiatong Li, Yuchen Li, Yuyang Ye, Wanyu Wang, Pengyue Jia, Kai Zhang, Xiangyu Zhao

概要

大規模言語モデル（LLM）を人間の価値に合わせて調整することにかなりの進歩があったにもかかわらず、現在の安全メカニズムはジャイルブレイク攻撃に対して脆弱です。本論文は、この脆弱性が、アライメント指向のプロンプトと悪意のあるプロンプトとの間の分布的な不一致に起因すると仮定する。これを調べるために、論文では、論理表現変換を活用してLLM安全システムを迂回する新しい、普遍的なブラックボックスジャイルブレイク法であるLogiBreakを紹介する。 LogiBreakは、有害な自然言語プロンプトを形式論理表現に変換し、ソートデータと論理ベースの入力との間の分布的ギャップを悪用し、基本的な意味的意図と読みやすさを維持しながら安全上の制約を回避します。 3つの言語をカバーする多言語jailbreakデータセットでLogiBreakを評価し、さまざまな評価設定と言語コンテキストでその効果を実証します。

Takeaways、Limitations

•
Takeaways：
◦
LogiBreakはLLMの安全システムを迂回する新しいjailbreak方法論を提案する。
◦
論理表現変換によるジャイルブレイクは、言語的障壁を克服し、さまざまな言語環境で効果的です。
◦
LLMソートデータと悪意のある入力との間の分布の違いを悪用して、安全システムの脆弱性を明らかにします。
•
Limitations：
◦
本論文の具体的なLimitationsは要約には記載されていない。 （例：特定のモデルのパフォーマンス、ジャイルブレークの成功率など）
◦
LogiBreakの実際の環境適用可能性と防御戦略の詳細な分析が必要です。
◦
論文全体の内容を確認しなければ、より詳細なLimitationsを把握することができる。
👍
Made with Slashpage