論文の概要: Bypassing Prompt Injection and Jailbreak Detection in LLM Guardrails

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11168v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 13:16:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:12:04.020944
• Title: Bypassing Prompt Injection and Jailbreak Detection in LLM Guardrails
• Title（参考訳）: LLMガードレールにおけるプロンプト注入と脱獄検出の回避
• Authors: William Hackett, Lewis Birch, Stefan Trawicki, Neeraj Suri, Peter Garraghan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ガードレールシステムは、迅速な注入や脱獄攻撃を防ぐために設計されている。 本稿では, 点検と脱獄検出の2つの方法を示す。 両手法が対向ユーティリティを維持しながら検出を回避できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.225223514207515
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) guardrail systems are designed to protect against prompt injection and jailbreak attacks. However, they remain vulnerable to evasion techniques. We demonstrate two approaches for bypassing LLM prompt injection and jailbreak detection systems via traditional character injection methods and algorithmic Adversarial Machine Learning (AML) evasion techniques. Through testing against six prominent protection systems, including Microsoft's Azure Prompt Shield and Meta's Prompt Guard, we show that both methods can be used to evade detection while maintaining adversarial utility achieving in some instances up to 100% evasion success. Furthermore, we demonstrate that adversaries can enhance Attack Success Rates (ASR) against black-box targets by leveraging word importance ranking computed by offline white-box models. Our findings reveal vulnerabilities within current LLM protection mechanisms and highlight the need for more robust guardrail systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ガードレールシステムは、迅速な注入や脱獄攻撃を防ぐために設計されている。 しかし、脱走技術に弱いままである。 従来のキャラクタインジェクション手法とアルゴリズムによるAML(Adversarial Machine Learning)回避手法を用いて,LSMプロンプトインジェクションとジェイルブレイク検出システムをバイパスする2つの手法を実証する。 MicrosoftのAzure Prompt ShieldやMetaのPrompt Guardを含む6つの著名な保護システムに対するテストを通じて、両方のメソッドが、最大100%の回避成功で敵のユーティリティを維持しながら検出を回避するために使用できることを示した。 さらに、オフラインのホワイトボックスモデルによって計算された単語の重要度を活用すれば、ブラックボックスターゲットに対する攻撃成功率(ASR)を高めることができることを示す。 本研究は,現在のLLM保護機構の脆弱性を明らかにし,より堅牢なガードレールシステムの必要性を強調した。

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