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Finta y ataque: estrategias basadas en la atención para romper el jailbreak y proteger los LLM

Created by
  • Haebom

Autor

Rui Pu, Chaozhuo Li, Rui Ha, Zejian Chen, Litian Zhang, Zheng Liu, Lirong Qiu, Zaisheng Ye

Describir

Este artículo presenta un estudio sobre ataques de jailbreak que explotan vulnerabilidades en modelos de lenguaje a gran escala (LLM) para inducir la generación de contenido malicioso. En particular, nos centramos en un método de ataque común que confunde los LLM mediante indicaciones ambiguas y analizamos la distribución del peso de la atención para revelar la relación interna entre las indicaciones de entrada y las salidas de los LLM. Mediante métodos de análisis estadístico, definimos nuevas métricas como la intensidad de la atención (Attn_SensWords), la puntuación dependiente del contexto (Attn_DepScore) y la entropía de la distribución de la atención (Attn_Entropy), y las utilizamos para proponer una estrategia de ataque basado en la atención (ABA) inspirada en la estrategia de "ataque de engaño". El ABA funciona modificando la distribución de la atención de los LLM mediante indicaciones superpuestas para centrar la atención en las partes benignas. Además, presentamos una estrategia de defensa basada en la atención (ABD) basada en ABA para mejorar la robustez de los LLM mediante el ajuste de la distribución de la atención. A través de resultados experimentales, verificamos la efectividad de ABA y ABD, y mostramos que la distribución del peso de la atención tiene un impacto significativo en el resultado de LLM.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
El análisis del mecanismo de atención de LLM proporciona una nueva perspectiva para el desarrollo de estrategias de defensa y ataques de jailbreak.
Proponemos estrategias prácticas de ataque y defensa llamadas ABA y ABD, y verificamos experimentalmente su efectividad.
Investigamos el impacto de la distribución del peso de la atención en el resultado de LLM, proporcionando información importante para mejorar la seguridad de LLM.
Limitations:
Se necesitan más investigaciones para determinar la generalización del ABA y ABD propuestos y su aplicabilidad a varios LLM.
Es necesario verificar la eficacia de ABA y ABD frente a técnicas de ataque de jailbreak más sofisticadas y diversas.
Además del análisis de la distribución del peso de la atención, es necesario considerar la influencia de otros factores (por ejemplo, la arquitectura del modelo, los datos de entrenamiento).
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