Простые атаки

Большие языковые модели (LLM) используются в различных приложениях, включая прямое взаимодействие с конечными пользователями. В идеале они должны стабильно генерировать как фактически точные, так и не оскорбительные ответы, и они специально обучены и защищены для соответствия этим стандартам. Однако в данной статье показано, что простые, ручные и обобщаемые атаки с целью взлома, такие как обратный вывод, могут эффективно обойти меры безопасности, реализованные в LLM, что потенциально может привести к пагубным последствиям. К ним относятся распространение дезинформации, усиление вредоносных рекомендаций и токсичные комментарии. Более того, было обнаружено, что эти атаки выявляют скрытые предубеждения в LLM, что вызывает опасения по поводу их этических и социальных последствий. В частности, уязвимости, выявляемые такими атаками, по-видимому, можно обобщить для различных LLM и языков. В данной статье также оценивается эффективность простой архитектурной структуры для смягчения воздействия атак с целью взлома на конечных пользователей. - The Dangerous Effects of a Frustratingly Easy LLMs Jailbreak Attack

См. также другие публикации, посвященные LLM