論文の概要: Mass-Scale Analysis of In-the-Wild Conversations Reveals Complexity Bounds on LLM Jailbreaking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08014v1
- Date: Sun, 06 Jul 2025 08:41:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.089838
- Title: Mass-Scale Analysis of In-the-Wild Conversations Reveals Complexity Bounds on LLM Jailbreaking
- Title（参考訳）: LLMジェイルブレーキングにおける複雑度境界の大規模解析
- Authors: Aldan Creo, Raul Castro Fernandez, Manuel Cebrian,
- Abstract要約: 我々は200万人以上の現実世界の会話でジェイルブレイクの複雑さを大規模に分析した。
ジェイルブレイクの試みは、通常の会話よりもはるかに複雑ではないことがわかりました。
本研究は,学術的ジェイルブレイク開示における重大な情報漏洩のリスクを明らかにするものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.541301607573861
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As large language models (LLMs) become increasingly deployed, understanding the complexity and evolution of jailbreaking strategies is critical for AI safety. We present a mass-scale empirical analysis of jailbreak complexity across over 2 million real-world conversations from diverse platforms, including dedicated jailbreaking communities and general-purpose chatbots. Using a range of complexity metrics spanning probabilistic measures, lexical diversity, compression ratios, and cognitive load indicators, we find that jailbreak attempts do not exhibit significantly higher complexity than normal conversations. This pattern holds consistently across specialized jailbreaking communities and general user populations, suggesting practical bounds on attack sophistication. Temporal analysis reveals that while user attack toxicity and complexity remains stable over time, assistant response toxicity has decreased, indicating improving safety mechanisms. The absence of power-law scaling in complexity distributions further points to natural limits on jailbreak development. Our findings challenge the prevailing narrative of an escalating arms race between attackers and defenders, instead suggesting that LLM safety evolution is bounded by human ingenuity constraints while defensive measures continue advancing. Our results highlight critical information hazards in academic jailbreak disclosure, as sophisticated attacks exceeding current complexity baselines could disrupt the observed equilibrium and enable widespread harm before defensive adaptation.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がますますデプロイされるにつれて、ジェイルブレイク戦略の複雑さと進化を理解することは、AIの安全性にとって重要である。
本稿では,Jailbreakコミュニティや汎用チャットボットなど,さまざまなプラットフォームから200万人以上の現実世界の会話に対して,Jailbreakの複雑さを大規模に分析する。
確率的尺度、語彙的多様性、圧縮率、認知的負荷指標にまたがる様々な複雑さ指標を用いて、ジェイルブレイクの試みは通常の会話よりもはるかに複雑ではないことがわかった。
このパターンは、専門のジェイルブレイクコミュニティや一般ユーザーの間で一貫して維持され、攻撃の高度化に対する実践的な限界を示唆している。
時間的分析によると、ユーザーの攻撃毒性と複雑性は時間とともに安定しているが、アシスタント応答毒性は減少し、安全性のメカニズムが改善されている。
複雑さの分布におけるパワーロースケーリングの欠如は、さらにジェイルブレイク開発における自然の限界を示している。
我々の研究は、攻撃者と防衛者の間のエスカレートする武器競争の物語に挑戦し、防衛対策が進んでいる間、LLMの安全性の進化は人間の創発的制約によって制限されていることを示唆した。
本研究は,現在の複雑性ベースラインを超える高度な攻撃が,観察された平衡を乱し,防御適応前に広範囲の害を及ぼす可能性があるため,学術的ジェイルブレイク開示において重要な情報開示の危険性を浮き彫りにするものである。
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