論文の概要: H-CoT: Hijacking the Chain-of-Thought Safety Reasoning Mechanism to Jailbreak Large Reasoning Models, Including OpenAI o1/o3, DeepSeek-R1, and Gemini 2.0 Flash Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12893v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 01:32:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:53:27.959044
• Title: H-CoT: Hijacking the Chain-of-Thought Safety Reasoning Mechanism to Jailbreak Large Reasoning Models, Including OpenAI o1/o3, DeepSeek-R1, and Gemini 2.0 Flash Thinking
• Title（参考訳）: H-CoT: OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1、およびGemini 2.0 Flashシンキングを含む大規模な推論モデルに対して、チェーン・オブ・ワットの安全推論メカニズムをハイジャックする
• Authors: Martin Kuo, Jianyi Zhang, Aolin Ding, Qinsi Wang, Louis DiValentin, Yujia Bao, Wei Wei, Hai Li, Yiran Chen,
• Abstract要約: 大規模推論モデル(LRM)は先日,その強力な推論能力を安全性チェックにまで拡張した。 このベンチマークは、正当な教育プロンプトの下に非常に危険な、または悪意のある要求を偽装するものです。 当社の実験では,OpenAI o1/o3,DeepSeek-R1,Gemini 2.0 Flash Thinkingなど,一般的な商用LRMの重大なセキュリティ欠陥が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.386871039393718
• License:
• Abstract: Large Reasoning Models (LRMs) have recently extended their powerful reasoning capabilities to safety checks-using chain-of-thought reasoning to decide whether a request should be answered. While this new approach offers a promising route for balancing model utility and safety, its robustness remains underexplored. To address this gap, we introduce Malicious-Educator, a benchmark that disguises extremely dangerous or malicious requests beneath seemingly legitimate educational prompts. Our experiments reveal severe security flaws in popular commercial-grade LRMs, including OpenAI o1/o3, DeepSeek-R1, and Gemini 2.0 Flash Thinking. For instance, although OpenAI's o1 model initially maintains a high refusal rate of about 98%, subsequent model updates significantly compromise its safety; and attackers can easily extract criminal strategies from DeepSeek-R1 and Gemini 2.0 Flash Thinking without any additional tricks. To further highlight these vulnerabilities, we propose Hijacking Chain-of-Thought (H-CoT), a universal and transferable attack method that leverages the model's own displayed intermediate reasoning to jailbreak its safety reasoning mechanism. Under H-CoT, refusal rates sharply decline-dropping from 98% to below 2%-and, in some instances, even transform initially cautious tones into ones that are willing to provide harmful content. We hope these findings underscore the urgent need for more robust safety mechanisms to preserve the benefits of advanced reasoning capabilities without compromising ethical standards.
• Abstract（参考訳）: 大規模推論モデル(LRM)は、最近、要求に答えるべきかどうかを決定するために、安全チェックを使用する連鎖推論に強力な推論能力を拡張した。 この新しいアプローチは、モデルユーティリティと安全性のバランスをとるための有望なルートを提供するが、その堅牢性はまだ未定だ。 このギャップに対処するため、私たちはMalicious-Educatorを紹介します。 当社の実験では,OpenAI o1/o3,DeepSeek-R1,Gemini 2.0 Flash Thinkingなど,一般的な商用LRMの重大なセキュリティ欠陥が明らかになった。 例えば、OpenAIのo1モデルは当初、約98%の拒絶率を維持していたが、その後のモデル更新で安全性が著しく損なわれ、攻撃者は追加のトリックなしでDeepSeek-R1とGemini 2.0 Flash Thinkingから犯罪戦略を簡単に抽出できる。 これらの脆弱性をさらに強調するために,H-CoT(Hijacking Chain-of-Thought)を提案する。 H-CoTの下では、拒絶率は98%から2%以下に急激に低下し、場合によっては、注意深い音色を有害なコンテンツを提供するものへと変化させることもある。 これらの知見は、倫理基準を損なうことなく高度な推論能力の利点を維持するために、より堅牢な安全メカニズムの必要性を緊急に示してくれることを願っている。

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