論文の概要: CAVGAN: Unifying Jailbreak and Defense of LLMs via Generative Adversarial Attacks on their Internal Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06043v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 14:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.231219
• Title: CAVGAN: Unifying Jailbreak and Defense of LLMs via Generative Adversarial Attacks on their Internal Representations
• Title（参考訳）: CAVGAN: LLMのジェイルブレイクと防衛の統合 : 内部表現に対するジェネレーティブ・アタックによる攻撃
• Authors: Xiaohu Li, Yunfeng Ning, Zepeng Bao, Mayi Xu, Jianhao Chen, Tieyun Qian,
• Abstract要約: セキュリティアライメントにより、Large Language Model(LLM)は悪意のあるクエリに対する保護を得ることができる。 LLMのセキュリティ保護機構を解析し,攻撃と防御を組み合わせた枠組みを提案する。 本手法は, LLM中間層埋め込みの線形分離性, およびジェイルブレイク攻撃の本質に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.952498288063532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Security alignment enables the Large Language Model (LLM) to gain the protection against malicious queries, but various jailbreak attack methods reveal the vulnerability of this security mechanism. Previous studies have isolated LLM jailbreak attacks and defenses. We analyze the security protection mechanism of the LLM, and propose a framework that combines attack and defense. Our method is based on the linearly separable property of LLM intermediate layer embedding, as well as the essence of jailbreak attack, which aims to embed harmful problems and transfer them to the safe area. We utilize generative adversarial network (GAN) to learn the security judgment boundary inside the LLM to achieve efficient jailbreak attack and defense. The experimental results indicate that our method achieves an average jailbreak success rate of 88.85\% across three popular LLMs, while the defense success rate on the state-of-the-art jailbreak dataset reaches an average of 84.17\%. This not only validates the effectiveness of our approach but also sheds light on the internal security mechanisms of LLMs, offering new insights for enhancing model security The code and data are available at https://github.com/NLPGM/CAVGAN.
• Abstract（参考訳）: セキュリティアライメントにより、Large Language Model(LLM)は悪意のあるクエリに対して保護を受けることができるが、さまざまなjailbreak攻撃手法がこのセキュリティメカニズムの脆弱性を明らかにする。 以前の研究では、LLMのジェイルブレイク攻撃と防衛を分離していた。 LLMのセキュリティ保護機構を解析し,攻撃と防御を組み合わせた枠組みを提案する。 本手法は, LLM中間層埋め込みの線形分離性と, 有害な問題を埋め込んで安全な場所に移動することを目的としたジェイルブレイク攻撃の本質に基づいている。 我々はGAN(Generative Adversarial Network)を用いて、LLM内のセキュリティ判断境界を学習し、効率的なジェイルブレイク攻撃と防御を実現する。 実験結果から,本手法は3つの LLM において平均8.85 % のジェイルブレイク成功率を達成する一方,最先端のジェイルブレイクデータセットにおける防衛成功率は平均84.17 % に達することが示された。 このアプローチの有効性を検証するだけでなく、LLMの内部セキュリティメカニズムにも光を当て、モデルセキュリティを強化するための新たな洞察を提供する。

関連論文リスト

• Scalable Defense against In-the-wild Jailbreaking Attacks with Safety Context Retrieval [25.17143802138141]
  大規模言語モデル(LLM)は、ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱であり、敵は危険または非倫理的な反応を引き起こすために慎重に設計されたプロンプトを悪用する。 安全コンテキスト検索(SCR, Safety Context Retrieval)は,LLMの脱獄防止のためのスケーラブルで堅牢な安全保護パラダイムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-21T16:58:14Z)
• Prefill-Based Jailbreak: A Novel Approach of Bypassing LLM Safety Boundary [2.4329261266984346]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T07:38:43Z)
• Playing the Fool: Jailbreaking LLMs and Multimodal LLMs with Out-of-Distribution Strategy [31.03584769307822]
  安全アライメントを超越した入力のOOD化による新しいジェイルブレイクフレームワークJOODを提案する。 多様なジェイルブレイクシナリオに対する実験では、JOODが最近のプロプライエタリなLDMとMLLMを効果的にジェイルブレイクすることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T01:25:24Z)
• SafeInt: Shielding Large Language Models from Jailbreak Attacks via Safety-Aware Representation Intervention [14.509085965856643]
  我々は,大規模言語モデルをジェイルブレイク攻撃から保護する新しい防御手法であるSafeIntervention(SafeInt)を提案する。 SafeIntのコアアイデアは、Jailbreakに関連する表現を拒絶領域に移動させることです。 6件のJailbreak攻撃、2件のJailbreakデータセット、2件のユーティリティベンチマークに関する包括的な実験を行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-21T17:12:35Z)
• Immune: Improving Safety Against Jailbreaks in Multi-modal LLMs via Inference-Time Alignment [97.38766396447369]
  訓練時安全アライメントにもかかわらず、Multimodal Large Language Models (MLLM) はジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。 我々は,ジェイルブレイク攻撃に対する防御のために,制御復号化による安全な報酬モデルを活用する推論時防御フレームワークImmuneを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T19:00:10Z)
• LLMs can be Dangerous Reasoners: Analyzing-based Jailbreak Attack on Large Language Models [21.02295266675853]
  我々は,新たなブラックボックスジェイルブレイク攻撃手法,Analyzing-based Jailbreak (ABJ)を提案する。 ABJは2つの独立した攻撃経路から構成され、モデルのマルチモーダル推論機能を利用して安全機構をバイパスする。 我々の研究は、新しいタイプの安全リスクを明らかにし、モデルの推論プロセスにおける暗黙の脆弱性を軽減する緊急の必要性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T06:14:41Z)
• Defensive Prompt Patch: A Robust and Interpretable Defense of LLMs against Jailbreak Attacks [59.46556573924901]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための新しいプロンプトベースの防御機構であるDPPを紹介する。 従来のアプローチとは異なり、DPP は LLM の高能率を維持しながら最小の攻撃成功率 (ASR) を達成するように設計されている。 LLAMA-2-7B-ChatおよびMistral-7B-Instruct-v0.2モデルによる実験結果から,DSPの堅牢性と適応性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T14:40:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。