Recent Advances in Attack and Defense Approaches of Large Language Models

要約

大規模言語モデル (LLM) は、高度なテキスト処理および生成機能を通じて、人工知能と機械学習に革命をもたらしました。
しかし、その広範な導入により、安全性と信頼性に関する重大な懸念が生じています。
ディープ ニューラル ネットワークに存在する脆弱性は、新たな脅威モデルと相まって、セキュリティ評価を損ない、誤ったセキュリティ意識を生み出す可能性があります。
LLM セキュリティの分野における広範な研究を考慮すると、現状を要約することは、研究コミュニティが現在の状況をより深く理解し、将来の開発に情報を提供するのに役立つと考えています。
このペーパーでは、LLM の脆弱性と脅威に関する現在の研究をレビューし、現代の防御メカニズムの有効性を評価します。
私たちは攻撃ベクトルとモデルの弱点に関する最近の研究を分析し、攻撃メカニズムと進化する脅威の状況についての洞察を提供します。
また、現在の防衛戦略を検討し、その長所と限界を明らかにします。
攻撃と防御の方法論の進歩を対比することで、研究のギャップを特定し、LLM セキュリティを強化するための将来の方向性を提案します。
私たちの目標は、LLM の安全性に関する課題の理解を進め、より堅牢なセキュリティ対策の開発を導くことです。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) have revolutionized artificial intelligence and machine learning through their advanced text processing and generating capabilities. However, their widespread deployment has raised significant safety and reliability concerns. Established vulnerabilities in deep neural networks, coupled with emerging threat models, may compromise security evaluations and create a false sense of security. Given the extensive research in the field of LLM security, we believe that summarizing the current state of affairs will help the research community better understand the present landscape and inform future developments. This paper reviews current research on LLM vulnerabilities and threats, and evaluates the effectiveness of contemporary defense mechanisms. We analyze recent studies on attack vectors and model weaknesses, providing insights into attack mechanisms and the evolving threat landscape. We also examine current defense strategies, highlighting their strengths and limitations. By contrasting advancements in attack and defense methodologies, we identify research gaps and propose future directions to enhance LLM security. Our goal is to advance the understanding of LLM safety challenges and guide the development of more robust security measures.

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