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Human-Readable Adversarial Prompts: An Investigation into LLM Vulnerabilities Using Situational Context

Created by
  • Haebom

저자

Nilanjana Das, Edward Raff, Aman Chadha, Manas Gaur

개요

본 논문은 소셜 미디어 플랫폼에 깊숙이 통합된 AI 시스템의 새로운 보안 취약성을 밝힙니다. 기존의 적대적 공격을 넘어, 상황 맥락을 활용하는 인간이 읽을 수 있는 상황 기반 적대적 완전 프롬프트가 안전 시스템을 우회하여 유해한 응답을 생성할 수 있음을 보여줍니다. 연구진은 영화 대본을 상황적 맥락 프레임워크로 사용하여 자연스러운 완전 프롬프트를 생성하고, 횡설수설하는 적대적 텍스트를 읽을 수 있고 무해한 콘텐츠로 변환하는 방법을 개발하여 오픈소스 및 독점 LLM의 취약성을 악용하는 공격을 시연했습니다. 또한, p-nucleus 샘플링을 사용하여 다양한 인간이 읽을 수 있는 적대적 텍스트를 생성하는 AdvPrompter 프레임워크를 개선하여 GPT-3.5-Turbo-0125 및 Gemma-7b와 같은 모델에 대한 공격 효과를 크게 향상시켰습니다. 이를 통해, 겉으로는 정상적인 프롬프트에 숨겨진 적대적 요소가 포함된 경우, 이러한 시스템이 의도된 윤리적 경계를 넘어 작동할 수 있음을 보여줍니다. 궁극적으로, 더욱 강력한 안전 메커니즘 개발을 위한 발판을 마련하고자 합니다.

시사점, 한계점

시사점:
소셜 미디어에서 LLM의 보안 취약성에 대한 새로운 위협을 제시합니다.
인간이 읽을 수 있는 적대적 프롬프트 생성 및 탐지에 대한 새로운 방법론을 제시합니다.
LLM의 안전 메커니즘 개선을 위한 중요한 연구 결과를 제공합니다.
상황 맥락을 고려한 적대적 공격의 효과성을 입증합니다.
한계점:
제시된 공격 기법의 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다.
다양한 LLM 모델에 대한 공격의 효과성을 더욱 포괄적으로 평가할 필요가 있습니다.
실제 소셜 미디어 환경에서의 공격 성공률에 대한 추가적인 검증이 필요합니다.
개발된 방어 메커니즘의 효과성에 대한 평가가 부족합니다.
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