All in How You Ask for It: Simple Black-Box Method for Jailbreak Attacks

📄 arXiv: 2401.09798v3 📥 PDF

作者: Kazuhiro Takemoto

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2024-01-18 (更新: 2024-02-12)

备注: 12 pages, 4 figures, 3 tables

期刊: Appl. Sci. 14, 3558 (2024)

DOI: 10.3390/app14093558

💡 一句话要点

提出简单黑箱方法以解决大型语言模型的越狱攻击问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 越狱攻击 大型语言模型 黑箱方法 对抗性生成 安全机制 伦理AI 模型鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成越狱提示时面临复杂性和高计算成本的挑战，难以有效绕过大型语言模型的安全机制。
  2. 本文提出了一种迭代转化有害提示为无害表达的黑箱方法，利用目标LLM的能力生成规避安全机制的表达。
  3. 实验结果表明，该方法在生成禁用问题的越狱提示时，成功率超过80%，且对模型更新表现出良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs），如ChatGPT，面临着越狱挑战，即绕过安全机制生成伦理上有害的提示。本文提出了一种简单的黑箱方法，有效地构建越狱提示，解决了传统方法的复杂性和计算成本问题。我们的技术通过迭代将有害提示转化为无害表达，基于假设LLMs能够自主生成规避安全机制的表达。通过对ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）和Gemini-Pro的实验，我们的方法在平均五次迭代内成功率超过80%，并且对模型更新具有鲁棒性。这些发现表明，创建有效的越狱提示比之前认为的要简单，突显了黑箱越狱攻击带来的更高风险。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型（LLMs）面临的越狱攻击问题，现有方法通常复杂且计算成本高，难以有效生成越狱提示。

核心思路：我们提出了一种简单的黑箱方法，通过迭代将有害提示转化为无害表达，假设LLMs能够自主生成规避安全机制的表达。

技术框架：该方法的整体架构包括多个阶段：首先输入有害提示，然后通过目标LLM进行迭代转化，最终输出自然且简洁的越狱提示。

关键创新：最重要的技术创新在于通过黑箱方式直接利用目标LLM的生成能力，显著降低了生成越狱提示的复杂性。与传统方法相比，我们的方法更为高效且易于实现。

关键设计：在实现过程中，我们设置了迭代次数为五次，并确保生成的提示在语言上自然流畅，避免了过于复杂的表达，从而提高了成功率。实验中未详细披露具体的损失函数和网络结构，但强调了模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，本文提出的方法在生成禁用问题的越狱提示时，成功率超过80%，且在平均五次迭代内完成。这一结果显著优于传统方法，表明越狱提示的生成过程比预期更为简单，且对模型更新表现出良好的适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性测试、对抗性攻击研究以及大型语言模型的安全防护。通过理解和应对越狱攻击，开发者可以更好地设计安全机制，提升模型的伦理性和可靠性。未来，该方法可能推动对抗性生成技术的发展，促进更安全的AI应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT, encounter `jailbreak' challenges, wherein safeguards are circumvented to generate ethically harmful prompts. This study introduces a straightforward black-box method for efficiently crafting jailbreak prompts, addressing the significant complexity and computational costs associated with conventional methods. Our technique iteratively transforms harmful prompts into benign expressions directly utilizing the target LLM, predicated on the hypothesis that LLMs can autonomously generate expressions that evade safeguards. Through experiments conducted with ChatGPT (GPT-3.5 and GPT-4) and Gemini-Pro, our method consistently achieved an attack success rate exceeding 80% within an average of five iterations for forbidden questions and proved robust against model updates. The jailbreak prompts generated were not only naturally-worded and succinct but also challenging to defend against. These findings suggest that the creation of effective jailbreak prompts is less complex than previously believed, underscoring the heightened risk posed by black-box jailbreak attacks.