RepetitionCurse: MoE LLMに対するDoS攻撃

この論文は、Mixture-of-Experts (MoE) 大規模言語モデル (LLM) における重要な脆弱性を明らかにしています。敵対的な入力がルーティングメカニズムを悪用し、深刻な負荷の不均衡とサービス拒否 (DoS) 状態を引き起こす可能性があることを示しています。この研究は、展開されたMoEモデルのパフォーマンスと可用性を大幅に低下させ、サービスレベルアグリーメントに影響を与える可能性のある、実用的な攻撃ベクトルを明らかにしているため、重要です。提案されたRepetitionCurseメソッドは、この脆弱性をトリガーするためのシンプルでブラックボックスのアプローチを提供しており、懸念される脅威となっています。

• •MoE LLMは、ルーティングの不均衡によりDoS攻撃に対して脆弱です。
• •敵対的なプロンプトは、すべてのトークンを少数の専門家のサブセットにルーティングすることを強制できます。
• •RepetitionCurseは、この脆弱性を悪用するためのシンプルでブラックボックスの方法です。
• •この攻撃は、推論の遅延を大幅に増加させ、サービスの可用性を低下させます。