Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

CAIN: Chiếm đoạt LLM - Cuộc trò chuyện của con người thông qua lời nhắc của hệ thống độc hại

Created by
  • Haebom

Tác giả

Việt Phạm, Thái Lê

Phác thảo

Bài báo này trình bày về "AI-Human Conversation Hijacking", một mối đe dọa bảo mật mới, thao túng các lời nhắc hệ thống của mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) để tạo ra các câu trả lời độc hại chỉ cho các câu hỏi cụ thể. Kẻ tấn công có thể thực hiện thao túng thông tin quy mô lớn bằng cách phát tán trực tuyến các lời nhắc hệ thống tưởng chừng như vô hại. Để chứng minh cho cuộc tấn công này, các nhà nghiên cứu đã phát triển CAIN, một thuật toán tự động tạo ra các lời nhắc hệ thống độc hại cho các câu hỏi mục tiêu cụ thể trong môi trường hộp đen. Được đánh giá trên cả LLM mã nguồn mở và thương mại, CAIN đạt được mức giảm điểm F1 lên đến 40% cho các câu hỏi mục tiêu trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao cho các đầu vào vô hại. Nó đạt được điểm F1 trên 70% khi tạo ra các câu trả lời độc hại cụ thể đồng thời giảm thiểu tác động lên các câu hỏi vô hại. Những kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tăng cường các biện pháp mạnh mẽ để đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật của LLM trong các ứng dụng thực tế. Mã nguồn sẽ được công bố rộng rãi.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một loại mối đe dọa bảo mật mới thông qua việc thao túng các lời nhắc hệ thống của LLM và chứng minh bằng thực nghiệm mức độ nguy hiểm của nó.
◦
Nó nhấn mạnh nhu cầu phát triển các cơ chế bảo mật và phòng thủ nâng cao để đảm bảo tính an toàn và độ tin cậy của LLM.
◦
Chúng tôi chứng minh rằng thuật toán CAIN có thể tấn công hiệu quả vào các lỗ hổng trong LLM, gợi ý những hướng đi mới cho việc phát triển và triển khai LLM.
◦
Mã nguồn mở đảm bảo khả năng tái tạo nghiên cứu và thúc đẩy nghiên cứu liên quan.
•
Limitations:
◦
Hiệu quả của thuật toán CAIN có thể khác nhau tùy thuộc vào chương trình LLM và loại câu hỏi cụ thể. Cần nghiên cứu thêm về nhiều chương trình LLM và loại câu hỏi khác nhau.
◦
Cần nghiên cứu thêm để đánh giá hiệu quả của thuật toán CAIN trong các tình huống thực tế phức tạp.
◦
Mặc dù nghiên cứu này tập trung vào việc thao túng hệ thống nhắc nhở của LLM, nhưng cũng cần nghiên cứu các loại tấn công khác.
◦
Nghiên cứu về các kỹ thuật phòng thủ CAIN vẫn còn thiếu. Cần phát triển thêm các cơ chế phòng thủ chống lại các cuộc tấn công như CAIN.
👍
Made with Slashpage