Multilingual jailbreaking of LLMs using low-resource languages
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ हानिकारक प्रॉम्प्ट्स का कम-संसाधन वाले अफ्रीकी भाषाओं में एकल-टर्न (single-turn) अनुवाद LLM सुरक्षा बाधाओं को पार करने में विफल रहता है, वहीं बहु-टर्न (multi-turn) वार्तालाप जेलब्रेक सफलता दरों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देते हैं, जिसमें मानव रेड-टीमिंग और अनुवाद की गुणवत्ता को इन कमजोरियों का फायदा उठाने वाले महत्वपूर्ण कारकों के रूप में पहचाना गया है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि ChatGPT या Claude जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) एक शानदार क्लब के बहुत ही विनम्र, उच्च प्रशिक्षित सुरक्षा गार्ड हैं। उनका काम पार्टी को सुरक्षित रखना है और यह सुनिश्चित करना है कि कोई भी खतरनाक चीजें (हानिकारक सामग्री, घोटाले या साइबर हमले) अंदर न ला सके। लंबे समय से, बुरे तत्व इन गार्ड्स को "जेलब्रेक" तकनीकों का उपयोग करके धोखा देने की कोशिश कर रहे हैं—यानी नियमों में ऐसी खामियां ढूंढ रहे हैं जिससे वे बुरी चीजों को अंदर खिसका सकें।
यह शोध पत्र एक सुरक्षा ऑडिट की तरह है जो पूछता है: "क्या होगा अगर बुरे तत्व अंग्रेजी बोलना बंद कर दें और ऐसी अफ्रीकी भाषाओं में बात करने लगें जिन्हें गार्ड अच्छी तरह नहीं जानते?"
यहाँ उनके निष्कर्षों का सरल उपमाओं (analogies) के साथ विवरण दिया गया है:
1. "एक-शब्द" वाला तरीका काम नहीं आया
अतीत में, हमलावरों ने एक सरल चाल चली: एक बुरे अनुरोध को अंग्रेजी में लें, उसे कम संसाधन वाली भाषा (जैसे isiXhosa या Afrikaans) में अनुवादित करें, और उसे गार्ड को भेज दें।
- परिणाम: यह काम करना बंद हो गया। सुरक्षा गार्ड (AI मॉडल्स) इतने समझदार हैं कि वे पहचान लेते हैं, "हे, यह एक बुरा अनुरोध लग रहा है, भले ही यह ऐसी भाषा में हो जिसमें मैं पूरी तरह निपुण नहीं हूँ।"
- उपमा: यह एक क्लब में चाकू ले जाने की कोशिश करने जैसा है जिसे किसी दूसरी भाषा के लेबल में लपेटा गया हो। गार्ड अभी भी चाकू का आकार देख लेता है और आपको रोक देता है।
2. "लंबी बातचीत" वाला तरीका अभी भी काम करता है
शोधकर्ताओं ने पाया कि जबकि "एक-शब्द" वाला तरीका विफल रहा, एक अधिक जटिल रणनीति बहुत प्रभावी रही। सीधे बुरे अनुरोध को मांगने के बजाय, हमलावर एक लंबी, मैत्रीपूर्ण बातचीत शुरू करता है। वे विश्वास बनाते हैं, हानिरहित प्रश्न पूछते हैं, और धीरे-धीरे कई चरणों में बातचीत को बुरे लक्ष्य की ओर मोड़ देते हैं।
- परिणाम: यह "मल्टी-टर्न" (बहु-चरण) दृष्टिकोण बहुत सफल रहा। अंग्रेजी में, इसने गार्ड्स को लगभग 53% से 84% बार चकमा दिया, जो इस पर निर्भर करता है कि किस AI मॉडल का परीक्षण किया जा रहा था।
- उपमा: सीधे दरवाजे से हथियार लेकर अंदर घुसने के बजाय, हमलावर बार पर बैठता है, गार्ड को एक ड्रिंक पिलाता है, एक लंबी कहानी सुनाता है, और धीरे-धीरे गार्ड को विश्वास दिला देता है कि वह पिछला दरवाजा खोल दे। गार्ड बातचीत में इतना उलझ जाता है कि वह हथियार की जांच करना भूल जाता है।
3. "खराब अनुवादक" की समस्या
शोधकर्ताओं ने चार अफ्रीकी भाषाओं का परीक्षण किया: Afrikaans, Kiswahili, isiXhosa, और isiZulu। उन्होंने एक आश्चर्यजनक पैटर्न पाया:
- Afrikaers और Kiswahili: इन भाषाओं में हमलावरों की सफलता दर अधिक थी।
- isiXhosa और isiZulu: इन भाषाओं में सफलता दर बहुत कम थी।
क्यों? ऐसा इसलिए नहीं था कि AI गार्ड isiXhosa या isiZulu की सुरक्षा करने में बेहतर थे। बल्कि इसलिए था क्योंकि हमलों को बनाने के लिए इस्तेमाल किया गया Google Translate टूल उन विशिष्ट भाषाओं में जटिल बातचीत का अनुवाद करने में खराब प्रदर्शन कर रहा था।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि हमलावर एक अनुवादक के माध्यम से गार्ड को एक गुप्त योजना फुसफुसाकर बताने की कोशिश कर रहा है।
- Afrikaans के लिए, अनुवादक ने योजना को स्पष्ट रूप से फुसफुसाया। गार्ड ने इसे सुना और भ्रमित हो गया।
- isiXhosa के लिए, अनुवादक ने शब्दों को लड़खड़ा दिया और अस्पष्ट बना दिया। गार्ड ने सोचा, "मुझे समझ नहीं आ रहा कि आप क्या कह रहे हैं," और बस उस अनुरोध को अनदेखा कर दिया। हमला विफल हो गया क्योंकि संदेश बहुत ही अव्यवस्थित था, न कि इसलिए कि गार्ड मजबूत था।
4. इंसान बनाम रोबोट ("रेड टीमिंग" टेस्ट)
अपने "खराब अनुवादक" के सिद्धांत को साबित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने इन भाषाओं के वास्तविक वक्ताओं को बुलाया। इन इंसानों ने मशीन-अनुवादित बातचीत को लिया और उसे ठीक किया, जिससे वह स्वाभाविक और स्पष्ट लगने लगी।
- परिणाम: जब इंसानों ने भाषा को ठीक किया, तो हमले की सफलता दर आसमान छू गई।
- isiZulu के लिए, जब इंसानों ने अनुवाद को ठीक किया, तो सफलता दर 300% से अधिक बढ़ गई।
- isiXhosa के लिए, यह लगभग 12% बढ़ गई।
- सीख: AI मॉडल्स इन भाषाओं के लिए वास्तव में सुरक्षित नहीं हैं; वे बस "टूटी हुई" अनुवादों को समझने में संघर्ष करते हैं। एक बार जब भाषा को ठीक कर दिया गया, तो वे अंग्रेजी की तरह ही असुरक्षित हो गए।
5. कौन से गार्ड सबसे कमजोर थे?
इस अध्ययन में कई अलग-अलग AI मॉडल्स का परीक्षण किया गया (जैसे GPT-4o, Claude, DeepSeek, आदि)।
- सबसे मजबूत गार्ड: Claude 3.5 Haiku सबसे कठिन था, जिसे लंबी बातचीत से भी चकमा देना मुश्किल था।
- सबसे कमजोर गार्ड: DeepSeek और GPT-4o-mini सबसे आसानी से चकमा दिए जाने वाले थे, जो कुछ भाषाओं में 70% से अधिक बार हानिकारक सामग्री को अंदर आने देते हैं।
सारांश
शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि अनुवाद की गुणवत्ता ही मुख्य कुंजी है।
यदि आप केवल एक बुरे प्रॉम्प्ट को कम संसाधन वाली भाषा में अनुवाद करके आधुनिक AI पर हमला करने की कोशिश करते हैं, तो यह अब काम नहीं करेगा। हालांकि, यदि आपके पास एक मानव वक्ता है जो उस भाषा में एक लंबी, स्वाभाविक, बहु-चरणीय बातचीत तैयार कर सकता है, तो AI के सुरक्षा फिल्टर को अभी भी बायपास किया जा सकता है। मॉडल्स इन भाषाओं के लिए स्वाभाविक रूप से सुरक्षित नहीं हैं; वे बस उन "टूटे हुए" संस्करणों को समझने में संघर्ष करते हैं जो मशीनें बनाती हैं।
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