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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

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