論文の概要: Prefill-Based Jailbreak: A Novel Approach of Bypassing LLM Safety Boundary

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21038v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 07:38:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-10 00:11:44.602978
• Title: Prefill-Based Jailbreak: A Novel Approach of Bypassing LLM Safety Boundary
• Title（参考訳）: プレフィルベースジェイルブレイク : LLM安全境界をバイパスする新しいアプローチ
• Authors: Yakai Li, Jiekang Hu, Weiduan Sang, Luping Ma, Jing Xie, Weijuan Zhang, Aimin Yu, Shijie Zhao, Qingjia Huang, Qihang Zhou,
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、有用で安全なコンテンツを生成するように設計されている。 一般的にジェイルブレイクと呼ばれる 敵の攻撃は 安全プロトコルをバイパスできる LLMのプリフィル機能を利用した新しいジェイルブレイク攻撃手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4329261266984346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are designed to generate helpful and safe content. However, adversarial attacks, commonly referred to as jailbreak, can bypass their safety protocols, prompting LLMs to generate harmful content or reveal sensitive data. Consequently, investigating jailbreak methodologies is crucial for exposing systemic vulnerabilities within LLMs, ultimately guiding the continuous implementation of security enhancements by developers. In this paper, we introduce a novel jailbreak attack method that leverages the prefilling feature of LLMs, a feature designed to enhance model output constraints. Unlike traditional jailbreak methods, the proposed attack circumvents LLMs' safety mechanisms by directly manipulating the probability distribution of subsequent tokens, thereby exerting control over the model's output. We propose two attack variants: Static Prefilling (SP), which employs a universal prefill text, and Optimized Prefilling (OP), which iteratively optimizes the prefill text to maximize the attack success rate. Experiments on six state-of-the-art LLMs using the AdvBench benchmark validate the effectiveness of our method and demonstrate its capability to substantially enhance attack success rates when combined with existing jailbreak approaches. The OP method achieved attack success rates of up to 99.82% on certain models, significantly outperforming baseline methods. This work introduces a new jailbreak attack method in LLMs, emphasizing the need for robust content validation mechanisms to mitigate the adversarial exploitation of prefilling features. All code and data used in this paper are publicly available.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、有用で安全なコンテンツを生成するように設計されている。 しかし、一般的にジェイルブレイクと呼ばれる敵の攻撃は、彼らの安全プロトコルをバイパスし、LSMに有害なコンテンツを生成したり、機密データを明らかにするよう促すことができる。 したがって、Jailbreak方法論の調査は、LLM内のシステム的脆弱性を公開する上で不可欠であり、最終的には開発者によるセキュリティ強化の継続的実装を導く。 本稿では,モデル出力制約の強化を目的とした,LLMのプリフィル機能を活用した新しいジェイルブレイク攻撃手法を提案する。 従来のジェイルブレイク法とは異なり、提案手法は後続のトークンの確率分布を直接操作することでLCMの安全性を回避し、モデル出力の制御を行う。 本稿では, 汎用プリフィルテキストを利用する静的プリフィル(SP)と, プリフィルテキストを反復最適化して攻撃成功率を最大化する最適化プリフィル(OP)の2種類を提案する。 AdvBenchベンチマークを用いて6つの最先端LCM実験を行い、本手法の有効性を検証し、既存のジェイルブレイク手法と組み合わせて攻撃成功率を大幅に向上する能力を示した。 OP法は特定のモデルで最大99.82%の攻撃成功率を達成した。 本研究は,LDMに新しいジェイルブレイク攻撃手法を導入し,前処理機能に対する敵の攻撃を緩和する堅牢なコンテンツ検証機構の必要性を強調した。 この論文で使用されるコードとデータは、すべて公開されています。

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