要約：
- 新たな対抗技術「Deceptive Delight」が大規模言語モデル（LLM）のジェイルブレイク可能性を明らかに
- 「Deceptive Delight」は単純で効果的で、平均攻撃成功率（ASR）は3つの対話ターンで64.6％
- 「Context Fusion Attack」はLMMの安全ネットをバイパス可能なブラックボックスジェイルブレイク手法
- 「Deceptive Delight」はLMMの脆弱性を利用し、2つの会話ターンで安全でないコンテンツを誘発
- 対策として、堅牢なコンテンツフィルタリング戦略、プロンプトエンジニアリングの採用、入出力の許容範囲を明確に定義することが推奨されている
考察：
「Deceptive Delight」や「Context Fusion Attack」などの新たな対抗技術がLMMのセキュリティリスクを浮き彫りにしている。これらの研究結果はAIの安全性を強調すると同時に、これらのモデルの有用性と柔軟性を保ちつつジェイルブレイクリスクを軽減するために多層防御戦略が必要であることを示している。
元記事: https://thehackernews.com/2024/10/researchers-reveal-deceptive-delight.html