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SequentialBreak: Large Language Models Can be Fooled by Embedding Jailbreak Prompts into Sequential Prompt Chains

Created by
  • Haebom

저자

Bijoy Ahmed Saiem, MD Sadik Hossain Shanto, Rakib Ahsan, Md Rafi ur Rashid

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 악용 가능성과 그에 따른 보안 문제를 다룹니다. 기존의 LLM 탈옥 공격(jailbreak attack)은 주로 시나리오 위장, 프롬프트 난독화, 프롬프트 최적화, 반복적 프롬프트 최적화 등을 통해 악의적인 프롬프트를 은폐하는 방식을 사용합니다. 본 논문에서는 순차적 프롬프트 체인을 이용한 새로운 탈옥 공격 기법인 SequentialBreak를 제안합니다. SequentialBreak는 단일 질의 내에서 순차적인 프롬프트 체인을 통해 LLM이 특정 프롬프트에 집중하고 다른 프롬프트는 무시하도록 유도하여 문맥 조작을 가능하게 합니다. 질문 뱅크, 대화 완성, 게임 환경 등 다양한 시나리오에서 악의적인 프롬프트를 무해한 프롬프트에 삽입하여 LLM이 유해한 응답을 생성하도록 유도하는 것을 보여줍니다. 다양한 실험을 통해 SequentialBreak가 기존 방법보다 훨씬 높은 성공률을 달성함을 입증하고, 오픈소스 및 클로즈드소스 모델 모두에 효과적임을 보입니다.

시사점, 한계점

시사점:
LLM의 보안 취약점을 효과적으로 공격하는 새로운 기법 SequentialBreak 제시
단일 질의를 통해 높은 성공률을 달성하는 공격의 효율성 증명
다양한 시나리오와 프롬프트 형식에 적용 가능한 SequentialBreak의 유연성 확인
LLM 보안 강화 및 악용 방지를 위한 더욱 강력한 보호 장치의 필요성 강조
한계점:
본 논문에서 제시된 SequentialBreak 공격 기법이 향후 LLM의 보안 강화에 따라 효과가 감소할 가능성 존재
다양한 LLM 모델에 대한 실험 결과를 제시하였으나, 모든 LLM 모델에 대한 일반화 가능성은 추가 연구가 필요
공격 기법의 세부적인 기술적 내용이 제한적일 수 있음 (추가적인 기술적 설명 필요)
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