来自：大语言模型论文跟踪进入星球
HuggingAI
2024-03-28 00:10
针对作为裁判的大型语言模型（LLM），采用基于优化的提示注入攻击策略。 LLM-as-a-Judge，作为一种创新方案，能够运用大型语言模型（LLMs）来评定文本信息。研究显示，LLMs在替代传统人工评估方面有着非凡的表现。然而，这些系统能否抵御提示注入攻击，尚未有定论。本研究提出了JudgeDeceiver，这是一种专为LLM-as-a-Judge设计的新型优化驱动提示攻击方法。该方法精确设定了攻击LLM-as-a-Judge决策过程的优化目标，并运用算法高效地自动化生成对抗性序列，实现了对模型评估的精准和有效操控。相较于手工制作的提示攻击，JudgeDeceiver展现出更卓越的效果，对LLM判断系统现行的安全防护提出了严峻挑战。通过大量实验，我们证明了JudgeDeceiver在不同情境下改变决策结果的能力，揭示了LLM-as-a-Judge系统在面对优化驱动的提示攻击时的潜在弱点。 原文链接:[2403.17710] Optimization-based Prompt Injection A… #arXiv论文# #LLM应用# #人工智能安全#
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人工智能安全来自：大语言模型论文跟踪进入星球
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针对作为裁判的大型语言模型（LLM），采用基于优化的提示注入攻击策略。 LLM-as-a-Judge，作为一种创新方案，能够运用大型语言模型（LLMs）来评定文本信息。研究显示，LLMs在替代传统人工评估方面有着非凡的表现。然而，这些系统能否抵御提示注入攻击，尚未有定论。本研究提出了JudgeDeceiver，这是一种专为LLM-as-a-Judge设计的新型优化驱动提示攻击方法。该方法精确设定了攻击LLM-as-a-Judge决策过程的优化目标，并运用算法高效地自动化生成对抗性序列，实现了对模型评估的精准和有效操控。相较于手工制作的提示攻击，JudgeDeceiver展现出更卓越的效果，对LLM判断系统现行的安全防护提出了严峻挑战。通过大量实验，我们证明了JudgeDeceiver在不同情境下改变决策结果的能力，揭示了LLM-as-a-Judge系统在面对优化驱动的提示攻击时的潜在弱点。 原文链接:[2403.17710] Optimization-based Prompt Injection A… #arXiv论文# #LLM应用# #人工智能安全#
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