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Exploring the Vulnerability of the Content Moderation Guardrail in Large Language Models via Intent Manipulation

Created by
  • Haebom

저자

Jun Zhuang, Haibo Jin, Ye Zhang, Zhengjian Kang, Wenbin Zhang, Gaby G. Dagher, Haohan Wang

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 안전성을 강화하기 위해 의도 감지(intent detection)를 활용하는 기존 연구의 취약성을 조사합니다. 기존 연구는 의도 감지를 통해 LLM의 모더레이션 방어벽을 강화하여 콘텐츠 수준의 탈옥(jailbreak)에 상당한 성공을 거두었지만, 악의적인 조작 하에서 이러한 의도 인식 방어벽의 강건성은 충분히 탐구되지 않았습니다. 본 논문에서는 의도 기반 프롬프트 개선 프레임워크인 IntentPrompt를 제안합니다. IntentPrompt는 유해한 질문을 구조화된 개요로 변환한 후, 피드백 루프를 통해 프롬프트를 반복적으로 최적화하여 선언적 스타일의 서술로 재구성하여 적대적 테스트(red-teaming)를 위한 탈옥 성공률을 높입니다. 다양한 벤치마크와 여러 블랙박스 LLM에 대한 광범위한 실험을 통해 제안된 프레임워크가 최첨단 탈옥 방법들을 능가하고, 고급 의도 분석(IA) 및 사고연쇄(CoT) 기반 방어를 회피함을 보여줍니다. 특히, "FSTR+SPIN" 변형은 CoT 기반 방어에 대해 o1 모델에서 88.25%96.54%, IA 기반 방어에 대해 GPT-4o 모델에서 86.75%97.12%의 공격 성공률을 달성했습니다. 이러한 결과는 LLM의 안전 메커니즘의 심각한 취약점을 강조하고, 의도 조작이 콘텐츠 모더레이션 방어벽에 대한 점점 더 큰 과제임을 시사합니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 의도 감지 기반 안전 메커니즘의 취약성을 명확히 제시.
악의적인 프롬프트 조작을 통한 LLM 탈옥의 효과적인 방법 제시 (IntentPrompt).
고급 방어 메커니즘(IA, CoT)에 대한 효과적인 공격 전략 개발.
LLM 안전성 향상을 위한 새로운 연구 방향 제시 (더욱 강력한 의도 감지 및 방어 메커니즘 개발 필요성).
한계점:
제안된 방법의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
특정 LLM 및 벤치마크에 대한 결과의 일반화 가능성에 대한 검토 필요.
실제 악성 사용자의 공격 패턴과의 차이점 분석 필요.
방어 메커니즘 개발에 대한 구체적인 제안 부족.
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