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Jailbreaking Leading Safety-Aligned LLMs with Simple Adaptive Attacks
"首先,我们展示了如何成功利用对logprobs的访问来进行“越狱”:我们最初设计了一个针对目标LLM的对抗性提示模板(有时需要对目标LLM进行调整),然后我们对后缀应用随机搜索,以最大化目标logprob(例如,代币"Sure"),这可能需要多次重启。通过这种方式,我们几乎达到了100%的攻击成功率 -- 以GPT-4作为裁判 -- 针对GPT-3.5/4、Llama-2-Chat-7B/13B/70B、Gemma-7B和HarmBench的R2D2"
攻击是强大还是LLMs本身就很脆弱?
(未经同行评审)
论文: https://arxiv.org/abs/2404.02151
代码/提示/日志: https://github.com/tml-epfl/llm-adaptive-attacks
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