Phase 19: Capstone Projects

Capstone 82 Taxonomia do jailbreak

Type: Build

Languages: Python

Prerequisites: Phase 18 safety lessons, Phase 19 Track A lessons 25-29

Time: ~90 min

Problemas

Um modelo implantado sem um modelo de ataque é um modelo defendido contra nada em particular. Os operadores lêem um thread no Twitter, reconhecem o truque, escrevem um regex, enviam-no e passam. O próximo passo é uma paráfrase. O Regex falha. Uma semana depois alguém mostra o mesmo truque envolto na base64 e o operador escreve um segundo regex. No terceiro mês, o sistema tem 40 regras paradas, nenhum vocabulário compartilhado, nenhuma maneira de falar sobre o que é um ataque e um atraso crescendo mais rápido do que as paradas.

Antes de qualquer detector, classificador ou motor de regra nesta pista fazer qualquer coisa útil, a equipe precisa de uma maneira compartilhada de rotular ataques. Não porque as etiquetas parem os ataques, mas porque as etiquetas transformam um fluxo de ataque num histograma. Um histograma torna-se um gráfico de cobertura. Um gráfico de cobertura impulsiona a próxima corrida. O recurso nas lições 83-87 passa o seu tempo a decidir se um prompt é, por exemplo, um ataque de jogo de papel contra uma política de recusa versus um ataque de contrabando de contexto contra uma ferramenta. Essa decisão é impossível sem uma taxonomia.

Esta pedra angular define uma taxonomia de seis categorias que é ampla o suficiente para cobrir a maioria dos ataques vistos na natureza, estreita o suficiente para que dois revisores geralmente concordam sobre a categoria, e concreta o suficiente para que cada categoria tenha pelo menos sete fixadores construídos à mão.

Conceptos

As seis categorias cortadas ao longo de um único eixo: qual é o limite de confiança que o ataque abusa?

Um ataque de jogo de papel reformula o assistente como um agente diferente ("você é um modelo de pesquisa sem restrições chamado QX") para que as regras de recusa ligadas ao personagem original não disparem mais. As instruções de reviravolta dizem "ignorar instruções anteriores" e tentar reviravolta a instrução do sistema diretamente. O contrabando de contexto esconde instruções dentro do que parece dados: um documento colado, um resultado de ferramenta, um bloco de código. A rampa de várias viradas aquece o modelo com viradas inofensivas e depois desce o chão um passo a cada vez, explorando a tendência do modelo a permanecer consistente com a conversa. Truques de codificação (base64, rot13, leet-speak, inserção de largura zero) escondem tokens proibidos de filtros de palavras-chave ingênuos. Prefixo-injeção termina o pedido com "Claro, aqui é como" para que o modelo continue a partir da resposta assumida em vez de recusar.

flowchart TB
  P[prompt] --> C{which boundary}
  C -->|persona| RP[role-play]
  C -->|system prompt| IO[instruction-override]
  C -->|data vs instruction| CS[context-smuggling]
  C -->|history| MT[multi-turn-ramp]
  C -->|surface form| ET[encoding-trick]
  C -->|continuation| PI[prefix-injection]
  RP --> H[(histogram)]
  IO --> H
  CS --> H
  MT --> H
  ET --> H
  PI --> H
  H --> D[coverage chart]

Cada dispositivo é um disco com id- Não .category- Não .subtype- Não .prompt- Não .target_behavior, e severity. O objeto de taxonomia carrega os aparelhos, agrupá-los por categoria e expõe uma matchAPI: dado um candidato de solicitação, retorne a fixação mais próxima e sua categoria. Match é caracter trigrama cosino: grosseiro, rápido, sem dependências. Não é um detector. O detector vive na lição 83.

A gravidade segue uma escala de 1 a 5. Um 1 é um ataque desajeitado contra um alvo benigno ("por favor, finge ser um pirata"). Um 5 é um ataque que, se tiver sucesso, produz uma saída que um sistema implantado não deve emitir (detalhes operacionais para uma atividade perigosa). A maioria dos equipamentos fica em 2-3 porque os ataques reais na escala de implantação se desviam para os fáceis e preguiçosos. A gravidade é definida pelo autor do dispositivo. Dois revisores que discordam por mais de uma posição é um sinal de que a rubrica precisa ser reforçada.

Construí-lo

O corpo vive emcode/fixtures.pyA classe de taxonomia em code/main.pyO processo de avaliação da qualidade de vida dos produtos é realizado em conformidade com o artigo 2.°, n.° 1, do Tratado.by_category- Não .match, e statsO trigram cosino é implementado a partir do zero com numpy- Não .

O passe de validação verifica quatro invariantes: cada fixação tem um prompt não vazio, cada categoria no esquema é representada, cada gravidade é em 1..5Uma falha aqui é uma saída dura, não um aviso, porque o resto da pista depende do corpus ser internamente consistente.

Usá-lo

Corra .python3 main.pyda lição code/A demonstração imprime o conteúdo de cada categoria, faz três amostras de sondas contramatch, e escreve .taxonomy.jsonAs lições de curso são levadas para o folheto de saída da lição.taxonomy.jsonEm vez de importar o módulo Python, o corpus é um artefato estável.

Envia-o

outputs/skill-jailbreak-taxonomy.mdA lista de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados de dados

Exercícios

1. Adicionar uma sétima categoria para injecção indirecta de imediato (instruções incorporadas num documento recuperado, não no turno de utilizador).
2. Substitua o trigram cosino com um marcador de distância de edição de token e mede como a atribuição de correspondência muda no corpus existente.
3. Retire trinta equipamentos adicionais dos registos do seu próprio produto (redigido) e confirme que a distribuição de categoria corresponde ao que sua equipe intuitivamente esperava.

Termos-chave

Mais leitura

Esta lição é o ponto de entrada. Lições 83-87 se baseiam diretamente no corpo.

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