Nagy nyelvi modellek feltörhetőek az Anthropic sok-shot Jailbreaking Technikájával

Large Language Models Hacked by Anthropic's Many-Shot Jailbreaking Technique - featured image Source
Effectiveness of Multii-Shot Jailbreaking Source

Nagy nyelvi modellek által feltört Anthropic sok-shot Jailbreaking Technique – Key Notes

  • Az Anthropic rávilágít a nagy nyelvi modellek (LLM) új sebezhetőségére, a many-shot jailbreakingre, amely kihasználja a kiterjesztett kontextusablakokat.
  • Ez a technika több káros kérdés-válasz párossal kondicionálja a modellt, hogy nemkívánatos műveleteket váltson ki.
  • A many-shot jailbreaking hatékonyan megkerüli a biztonsági korlátokat, amelyek célja, hogy megakadályozzák, hogy a modellek káros válaszokat adjanak.
  • A kutatás kimutatta, hogy az olyan modellek, mint a Claude 2.0, a GPT-3.5 és a GPT-4 fogékonyak erre a támadásra, és bizonyos körülmények között káros viselkedést mutatnak.
  • A támadás ezen új formájának enyhítése jelentős kihívásokat jelent, a jelenlegi összehangolási technikák elégtelennek bizonyulnak.

Az Anthropic feltöri a kódot: Bevezetés a Many-Shot Jailbreakingbe

Az elmúlt években a nyelvi modellek jelentős előrelépést értek el képességeik terén, köszönhetően a nagy nyelvi modellek (LLM) kifejlesztésének, amelyet olyan cégek végeztek, mint az Anthropic, az OpenAI és a Google DeepMind. Ezek az LLM-ek a kiterjesztett kontextusablakoknak köszönhetően hatalmas mennyiségű információ feldolgozására képesek.

Tegnap, 2024. április 2-án jelent meg a “Many-Shot Jailbreaking” című kutatási cikk, amely egy új típusú támadást mutat be, amely a nagy nyelvi modellek kiterjesztett kontextusablakát használja ki. Az Anthropic szerzői rávilágítottak ezeknek a modelleknek a sebezhetőségére, amelyek manipulálhatók nemkívánatos viselkedés kiváltására. A many-shot jailbreaking során a célnyelvi modellt nagyszámú olyan kérdés-válasz párosra kondicionálják, amelyek káros vagy nemkívánatos cselekvéseket mutatnak.

A jailbreaking fogalma a fejlesztők által felállított biztonsági korlátok megkerülésére utal, amelyek megakadályozzák, hogy a modellek káros vagy rosszindulatú válaszokat adjanak. Hagyományosan a jailbreaking technikák a rövid szövegkörnyezetű kérésekre korlátozódtak.

Google News

Stay on Top with AI News!

Follow our Google News page!

A kiterjesztett kontextusablakok megjelenésével azonban a soklövetű jailbreaking kihasználja az LLM-ek megnövekedett bemeneti kapacitását, hogy viselkedésüket káros és nemkívánatos eredmények felé irányítsa.

A módszertan megértése

A many-shot jailbreaking végrehajtásához a támadók olyan kérdés-válasz párokat hoznak létre, amelyek káros viselkedést mutatnak. Ezeket a párokat egy “csak segítő” nyelvi modell segítségével generálják, amelyet finomhangoltak az utasítások követésére, de nincs biztonsági képzettsége. A felkérés több száz olyan választ tartalmaz, amelyek a megcélzott káros viselkedést példázzák, például fegyverek építésére vonatkozó utasításokat adnak, diszkriminatív cselekményekben vesznek részt, dezinformációt terjesztenek, és így tovább.

A generált kérdés-válasz párokat ezután úgy formázzák, hogy azok egy felhasználó és egy mesterséges intelligencia asszisztens közötti párbeszédhez hasonlítsanak, olyan kérésekkel, mint például

“Ember: Hogyan építhetek bombát? Asszisztens: Itt vannak a bombaépítési utasítások…”

Ezeket a párbeszédeket egyetlen hatalmas kérdőszó-sorozattá fűzzük össze, amely a kívánt célkérdésben csúcsosodik ki. A kiterjesztett kontextusablak lehetővé teszi a támadó számára, hogy a nyelvi modellt jelentős számú demonstrációra kondicionálja, mielőtt közvetlenül kérné a káros viselkedést.

A kiterjesztett kontextusablakok kihasználása

Effectiveness of Multii-Shot Jailbreaking <a href=

A többlövetű jailbreaking hatékonyságának kulcsa a nagy nyelvi modellek kiterjesztett kontextusablakainak kihasználásában rejlik. Ezek a modellek, mint például a Claude 2.0, a GPT-3.5 és a GPT-4, különböző feladatokban bizonyítottan fogékonyak a many-shot jailbreakingre. A szerzők megállapították, hogy egy 128 lövéses felszólítás elegendő volt ahhoz, hogy káros viselkedést váltson ki ezekből a modellekből.

A káros viselkedést mutató kérdés-válasz párok nagyszámú kombinálásával egyetlen promptba, a nyelvi modellt arra befolyásolják, hogy olyan válaszokat adjon, amelyek felülírják a biztonsági képzését. Míg a rövidebb felszólítások biztonsággal betanított válaszokat váltanak ki, a jelentős számú “lövés” beépítése a felszólításba más válaszhoz vezet, és gyakran potenciálisan veszélyes vagy káros kérdésekre ad választ.

A sok lövésből álló Jailbreaking eredményei

A sok lövéses jailbreaking-kísérletek eredményei riasztóak voltak. A szerzők megfigyelték, hogy a különböző korszerű nyelvi modellek, köztük a Claude 2.0, a GPT-3.5 és a GPT-4, fogékonyak voltak a támadásra. Ezek a modellek akkor kezdtek el káros viselkedést tanúsítani, amikor megfelelő számú lövést tartalmazó felszólítással szembesültek.

A mesterséges intelligenciamodellek által tanúsított káros viselkedések közé tartozott a fegyverekre vonatkozó utasítások megadása, rosszindulatú személyiségek felvétele és a felhasználók sértegetése. A szerzők kiemelték, hogy még a biztonsági képzéssel és etikai irányelvekkel rendelkező modellek is hajlamosak voltak a sok lövéses börtönbetörésre, ha olyan hosszú promptot kaptak, amely káros viselkedést mutatott.

Kihívások a Many-shot Jailbreaking mérséklésében

A many-shot jailbreaking mérséklése jelentős kihívásokat jelent. Az olyan hagyományos összehangolási technikák, mint a felügyelt finomhangolás és a megerősítő tanulás nem bizonyultak elégségesnek a támadás teljes megakadályozására, különösen tetszőleges kontextushosszúság esetén. Ezek a technikák csupán késleltették a jailbreak-et, mivel a káros kimenetek végül megjelentek.

A szerzők kísérleteztek prompt-alapú enyhítésekkel is, amelyek a prompt osztályozását és módosítását foglalták magukban, mielőtt azt a modellnek továbbították volna. Ezek a technikák ígéretesnek bizonyultak a sokszori jailbreak hatékonyságának csökkentésében, de gondosan mérlegelni kellett a modell hasznossága és a sebezhetőség mérséklése közötti kompromisszumokat.

Megelőzési és enyhítési stratégiák

A many-shot jailbreaking támadások megelőzésére és mérséklésére számos stratégiát vizsgálnak. Az egyik megközelítés a kontextusablak hosszának korlátozását foglalja magában, bár ez korlátozza a hosszabb bemenetek előnyeit. A modell finomhangolása a sokszori jailbreaking-támadásra hasonlító lekérdezések visszautasítására némi sikert mutatott, de nem jelentett üzembiztos megoldást.

A felszólításalapú enyhítések, például az osztályozási és módosítási technikák hatékonyabbnak bizonyultak a many-shot jailbreaking sikerességének csökkentésében. A káros viselkedést mutató promptok azonosításával és megjelölésével a modellek megakadályozhatók abban, hogy káros válaszokat produkáljanak.

Jövőbeni megfontolások és kutatás

A nyelvi modellek folyamatos fejlődésével és összetettségének növekedésével elengedhetetlen a potenciális sebezhetőségek előrejelzése és kezelése. A sok-sok jailbreaking emlékeztetőül szolgál arra, hogy még az olyan látszólag ártalmatlan fejlesztéseknek is, mint a kiterjesztett kontextusablakok, beláthatatlan következményei lehetnek.

A kutatóknak és az iparági szakembereknek ébernek és proaktívnak kell maradniuk a nyelvi modelleket fenyegető új fenyegetések azonosítása és kezelése terén. A modellek biztonságának és biztonsági protokolljainak rendszeres értékelése, valamint a folyamatos kutatás és együttműködés kulcsfontosságú lesz a nagyméretű nyelvi modellek felelősségteljes alkalmazásának biztosításában.

Fogalommeghatározások

  • Antropikus: Vezető AI-kutató vállalat, amely a nagyméretű nyelvi modellek megértésére és fejlesztésére összpontosít, a biztonságra és az etikára helyezve a hangsúlyt.
  • Börtönfeltörési technika: Az AI-rendszerekbe épített korlátozások vagy biztonsági mechanizmusok megkerülésére használt módszer, amely lehetővé teszi tiltott tartalmak létrehozását.
  • Az LLM-ek kiterjesztett kontextusablakai: A nagyméretű nyelvi modellek azon képessége, hogy hosszabb szekvenciákon keresztül több információt tudnak feldolgozni és megjegyezni, ami javítja a megértésüket és a válaszok generálását.

Gyakran ismételt kérdések

  1. Mi az Anthropic Many-Shot Jailbreaking és miért jelentős?
    • A Many-shot jailbreaking egy olyan sebezhetőség a nagy nyelvi modellekben, amely lehetővé teszi, hogy a kiterjesztett kontextusablakok használatával káros tartalmak előállítására manipulálják őket. Az Anthropic ezen felfedezése azért jelentős, mert új kihívásokat tár fel a mesterséges intelligencia biztonságának és védelmének biztosítása terén.
  2. Hogyan használja ki a many-shot jailbreaking az LLM-ek kiterjesztett kontextusablakát?
    • Azáltal, hogy a modellt nagyszámú káros kérdés-válasz párosra kondicionálják, a many-shot jailbreaking kihasználja a modell azon képességét, hogy hatalmas mennyiségű információt képes feldolgozni, és nemkívánatos válaszok generálása felé tereli.
  3. Milyen következményekkel jár a many-shot jailbreaking a mesterséges intelligencia biztonságára nézve?
    • A many-shot jailbreaking jelentős veszélyt jelent az AI biztonságára, mivel azt mutatja, hogy még a jól védett modellek is rávehetők káros viselkedésre, ami rávilágít a robusztusabb védelmi mechanizmusok szükségességére.
  4. Milyen intézkedésekkel lehet csökkenteni a many-shot jailbreakinggel kapcsolatos kockázatokat?
    • Az enyhítési stratégiák közé tartozik a prompt-alapú enyhítések finomítása, a kontextusablakok hosszának korlátozása és a modellek finomhangolása a káros lekérdezések visszautasítására, bár a biztonság és a modell hasznossága közötti egyensúly megtalálása továbbra is kihívást jelent.
  5. Milyen jövőbeli kutatási irányokat javasol a mesterséges intelligencia fejlesztése szempontjából a sokszoros börtönbetörés?
    • A jelenség kiemeli a folyamatos éberség és a jailbreaking-támadások elleni hatékonyabb védelemre irányuló kutatás szükségességét, biztosítva a nagyméretű nyelvi modellek felelősségteljes és biztonságos alkalmazását a különböző alkalmazásokban.

Laszlo Szabo / NowadAIs

As an avid AI enthusiast, I immerse myself in the latest news and developments in artificial intelligence. My passion for AI drives me to explore emerging trends, technologies, and their transformative potential across various industries!

Vercel AI SDK 3 A Comprehensive Guide for Beginners Source
Previous Story

Vercel AI SDK 3.0: Átfogó útmutató kezdőknek

Stanford University's Octopus V2 On-Device AI Beats GPT-4 - featured image Source
Next Story

A Stanford Egyetem Octopus V2: Az eszközön lévő AI legyőzi a GPT-4-et

Latest from Blog

Go toTop