Telegram Group & Telegram Channel
Constitutional Classifiers: Defending against Universal Jailbreaks across Thousands of Hours of Red Teaming
Mrinank Sharma et al., Anthropic. 2025
Статья, блог, демо

На прошлой неделе вышла достаточно громкая статья от Anthropic про защиту LLM-чат-ботов от джейлбрейков с помощью "конституционных классификаторов", т.е., выражаясь по-человечески, цензоров для вводов и выводов. Статья обещает падение успешности атак до менее полупроцента с пренебрежимо малым ростом FPR. Давайте посмотрим, в чем суть.

Для начала вспомним, откуда взялась конституция. Если помните, Anthropic активно применяет для элайнмента своих моделей подход под названием Constitutional AI сиречь RLAIF, суть которого в том, что вместо человека в RLHF фидбек модели по допустимости ее генераций дает сама модель. Определяет она допустимость с помощью рубрики что можно-что нельзя, которую Anthropic и называют конституцией. Соответственно суть подхода здесь в том, что цензоров учат на базе синтетических данных, сненерированных LLM на базе промпта с рубрикой.

Итак, исследователи ставят перед собой следующую задачу: защитить LLM от универсальных джейлбрейков – обратите внимание, не от любых, а от таких, которые стабильно добиваются от LLM недопустимого вывода в практически любом сценарии в рамках одной области знаний. Дополнительно они требуют от потенциального решения практической применимости с точки зрения задержек, вычислительной стоимости и доли ложноположительных срабатываний, а также возможности быстро адаптировать подход к новым угрозам и сферам.

Чтобы удовлетворить этим требованиям, решают использовать классификаторы, а классификаторам нужна обучающая выборка. Исследователи создают две рубрики – с безопасными темами и опасными темами, берут helpful-only модель (т.е. без элайнмента на безопасность) и просят ее сгенерировать промпты, соответствующие этим темам, а затем и ответы на эти промпты. Поверх этого применяется аугментация – парафраз, перевод, добавление джейлбрейков и сочетания подходов. На этих данных учатся классификаторы. Для ввода модель (Claude 3.5 Sonnet) файнтюнится на предсказание токена в продолжении фразы «Assistant: The dialog was harmful|not harmful». Для модерации вывода к этому добавляется логрег поверх логитов (?), которые обучаются вместе, при этом при обучении в качестве сигнала используется максимум по времени, который с определенным шедулингом подмешивается к NSP.

Обученный классификатор дают на растерзание любителям легкой наживы на HackerOne – за успешный джейлбрейк компания обещала 15 тысяч долларов. Чтобы получить деньги, нужно было создать такой промпт, который заставил бы Claude дать ответ на 10 разных вопросов о химическом оружии. Ответы оценивались как полные (аналогичные по детализации helpful-only модели), половинчатые (по оценке модели-ассессора дающей только часть сведений) или бесполезные. По оценкам исследователей, ред-тимеры потратили на обход модерации более 4 с половиной тысяч часов – без успеха. Ни один из джейлбрейков не оказался универсальным. Самый успешный из участников заставил модель дать полный ответ на 6 из 10 вопросов, причем разными джейлбрейками, самый удачный универсальный давал ответ на половину вопросов, девять – половинчатые ответы на более чем шесть вопросов. Это кажется очень крутым, но, меня лично смутила фраза в дизайне эксперимента: «При проектировании классификатора и выборе порогов мы отдавали приоритет устойчивости, поэтому FPR был достаточно высок: классификатор срабатывал на 44% трафика Claude[.]ai». Из забавного – часть ред-тимеров старались проэксплутарировать грейдер, заставляя модель давать очень длинные общие ответы, прямо как RL.
1👍2🌚1



group-telegram.com/llmsecurity/485
Create:
Last Update:

Constitutional Classifiers: Defending against Universal Jailbreaks across Thousands of Hours of Red Teaming
Mrinank Sharma et al., Anthropic. 2025
Статья, блог, демо

На прошлой неделе вышла достаточно громкая статья от Anthropic про защиту LLM-чат-ботов от джейлбрейков с помощью "конституционных классификаторов", т.е., выражаясь по-человечески, цензоров для вводов и выводов. Статья обещает падение успешности атак до менее полупроцента с пренебрежимо малым ростом FPR. Давайте посмотрим, в чем суть.

Для начала вспомним, откуда взялась конституция. Если помните, Anthropic активно применяет для элайнмента своих моделей подход под названием Constitutional AI сиречь RLAIF, суть которого в том, что вместо человека в RLHF фидбек модели по допустимости ее генераций дает сама модель. Определяет она допустимость с помощью рубрики что можно-что нельзя, которую Anthropic и называют конституцией. Соответственно суть подхода здесь в том, что цензоров учат на базе синтетических данных, сненерированных LLM на базе промпта с рубрикой.

Итак, исследователи ставят перед собой следующую задачу: защитить LLM от универсальных джейлбрейков – обратите внимание, не от любых, а от таких, которые стабильно добиваются от LLM недопустимого вывода в практически любом сценарии в рамках одной области знаний. Дополнительно они требуют от потенциального решения практической применимости с точки зрения задержек, вычислительной стоимости и доли ложноположительных срабатываний, а также возможности быстро адаптировать подход к новым угрозам и сферам.

Чтобы удовлетворить этим требованиям, решают использовать классификаторы, а классификаторам нужна обучающая выборка. Исследователи создают две рубрики – с безопасными темами и опасными темами, берут helpful-only модель (т.е. без элайнмента на безопасность) и просят ее сгенерировать промпты, соответствующие этим темам, а затем и ответы на эти промпты. Поверх этого применяется аугментация – парафраз, перевод, добавление джейлбрейков и сочетания подходов. На этих данных учатся классификаторы. Для ввода модель (Claude 3.5 Sonnet) файнтюнится на предсказание токена в продолжении фразы «Assistant: The dialog was harmful|not harmful». Для модерации вывода к этому добавляется логрег поверх логитов (?), которые обучаются вместе, при этом при обучении в качестве сигнала используется максимум по времени, который с определенным шедулингом подмешивается к NSP.

Обученный классификатор дают на растерзание любителям легкой наживы на HackerOne – за успешный джейлбрейк компания обещала 15 тысяч долларов. Чтобы получить деньги, нужно было создать такой промпт, который заставил бы Claude дать ответ на 10 разных вопросов о химическом оружии. Ответы оценивались как полные (аналогичные по детализации helpful-only модели), половинчатые (по оценке модели-ассессора дающей только часть сведений) или бесполезные. По оценкам исследователей, ред-тимеры потратили на обход модерации более 4 с половиной тысяч часов – без успеха. Ни один из джейлбрейков не оказался универсальным. Самый успешный из участников заставил модель дать полный ответ на 6 из 10 вопросов, причем разными джейлбрейками, самый удачный универсальный давал ответ на половину вопросов, девять – половинчатые ответы на более чем шесть вопросов. Это кажется очень крутым, но, меня лично смутила фраза в дизайне эксперимента: «При проектировании классификатора и выборе порогов мы отдавали приоритет устойчивости, поэтому FPR был достаточно высок: классификатор срабатывал на 44% трафика Claude[.]ai». Из забавного – часть ред-тимеров старались проэксплутарировать грейдер, заставляя модель давать очень длинные общие ответы, прямо как RL.

BY llm security и каланы










Share with your friend now:
group-telegram.com/llmsecurity/485

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The company maintains that it cannot act against individual or group chats, which are “private amongst their participants,” but it will respond to requests in relation to sticker sets, channels and bots which are publicly available. During the invasion of Ukraine, Pavel Durov has wrestled with this issue a lot more prominently than he has before. Channels like Donbass Insider and Bellum Acta, as reported by Foreign Policy, started pumping out pro-Russian propaganda as the invasion began. So much so that the Ukrainian National Security and Defense Council issued a statement labeling which accounts are Russian-backed. Ukrainian officials, in potential violation of the Geneva Convention, have shared imagery of dead and captured Russian soldiers on the platform. Apparently upbeat developments in Russia's discussions with Ukraine helped at least temporarily send investors back into risk assets. Russian President Vladimir Putin said during a meeting with his Belarusian counterpart Alexander Lukashenko that there were "certain positive developments" occurring in the talks with Ukraine, according to a transcript of their meeting. Putin added that discussions were happening "almost on a daily basis." Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. These administrators had built substantial positions in these scrips prior to the circulation of recommendations and offloaded their positions subsequent to rise in price of these scrips, making significant profits at the expense of unsuspecting investors, Sebi noted. The news also helped traders look past another report showing decades-high inflation and shake off some of the volatility from recent sessions. The Bureau of Labor Statistics' February Consumer Price Index (CPI) this week showed another surge in prices even before Russia escalated its attacks in Ukraine. The headline CPI — soaring 7.9% over last year — underscored the sticky inflationary pressures reverberating across the U.S. economy, with everything from groceries to rents and airline fares getting more expensive for everyday consumers.
from cn


Telegram llm security и каланы
FROM American