Preventing Jailbreak Prompts as Malicious Tools for Cybercriminals: A Cyber Defense Perspective

要約

脱獄プロンプトは、大規模な言語モデルの倫理的保護手段を回避するように作られており、サイバー犯罪者による悪用を可能にする可能性があるため、AI とサイバーセキュリティにおいて重大な脅威となっています。
このペーパーでは、サイバー防御の観点からジェイルブレイク プロンプトを分析し、有害なコンテンツの生成、コンテンツ フィルターの回避、機密情報の抽出を可能にするプロンプト インジェクションやコンテキスト操作などの手法を調査します。
私たちは、誤った情報や自動化されたソーシャル エンジニアリングから、生物兵器や爆発物などの危険なコンテンツの作成に至るまで、ジェイルブレイクの成功による影響を評価します。
これらの脅威に対処するために、高度なプロンプト分析、動的安全プロトコル、および AI の回復力を強化するための継続的なモデルの微調整を含む戦略を提案します。
さらに、AI システムを保護するための標準を設定するには、AI 研究者、サイバーセキュリティの専門家、政策立案者の間の協力の必要性を強調します。
ケーススタディを通じて、これらのサイバー防御アプローチを説明し、システムの完全性と社会の信頼を維持するための責任ある AI 実践を促進します。
\textbf{\color{red}警告: この文書には、読者が不快に感じる可能性のある内容が含まれています。}

要約(オリジナル)

Jailbreak prompts pose a significant threat in AI and cybersecurity, as they are crafted to bypass ethical safeguards in large language models, potentially enabling misuse by cybercriminals. This paper analyzes jailbreak prompts from a cyber defense perspective, exploring techniques like prompt injection and context manipulation that allow harmful content generation, content filter evasion, and sensitive information extraction. We assess the impact of successful jailbreaks, from misinformation and automated social engineering to hazardous content creation, including bioweapons and explosives. To address these threats, we propose strategies involving advanced prompt analysis, dynamic safety protocols, and continuous model fine-tuning to strengthen AI resilience. Additionally, we highlight the need for collaboration among AI researchers, cybersecurity experts, and policymakers to set standards for protecting AI systems. Through case studies, we illustrate these cyber defense approaches, promoting responsible AI practices to maintain system integrity and public trust. \textbf{\color{red}Warning: This paper contains content which the reader may find offensive.}

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