論文の概要: Paper Summary Attack: Jailbreaking LLMs through LLM Safety Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13474v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 18:33:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.110209
• Title: Paper Summary Attack: Jailbreaking LLMs through LLM Safety Papers
• Title（参考訳）: 論文まとめ: LLMの脱獄を LLM の安全紙で防ぐ
• Authors: Liang Lin, Zhihao Xu, Xuehai Tang, Shi Liu, Biyu Zhou, Fuqing Zhu, Jizhong Han, Songlin Hu,
• Abstract要約: 我々は新しいジェイルブレイク手法であるペーパー・サプリメント・アタック(llmnamePSA)を提案する。 攻撃に焦点をあてたLLM安全紙からコンテンツを合成し、敵のプロンプトテンプレートを構築する。 実験では、ベースLLMだけでなく、Deepseek-R1のような最先端の推論モデルにも重大な脆弱性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.57691030102618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The safety of large language models (LLMs) has garnered significant research attention. In this paper, we argue that previous empirical studies demonstrate LLMs exhibit a propensity to trust information from authoritative sources, such as academic papers, implying new possible vulnerabilities. To verify this possibility, a preliminary analysis is designed to illustrate our two findings. Based on this insight, a novel jailbreaking method, Paper Summary Attack (\llmname{PSA}), is proposed. It systematically synthesizes content from either attack-focused or defense-focused LLM safety paper to construct an adversarial prompt template, while strategically infilling harmful query as adversarial payloads within predefined subsections. Extensive experiments show significant vulnerabilities not only in base LLMs, but also in state-of-the-art reasoning model like Deepseek-R1. PSA achieves a 97\% attack success rate (ASR) on well-aligned models like Claude3.5-Sonnet and an even higher 98\% ASR on Deepseek-R1. More intriguingly, our work has further revealed diametrically opposed vulnerability bias across different base models, and even between different versions of the same model, when exposed to either attack-focused or defense-focused papers. This phenomenon potentially indicates future research clues for both adversarial methodologies and safety alignment.Code is available at https://github.com/233liang/Paper-Summary-Attack
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)の安全性は、大きな研究の注目を集めている。 本稿では,従来の実証研究により,学術論文などの権威ある情報源からの情報の信頼性が証明され,新たな脆弱性が示唆されたことを論じる。 この可能性を検証するため、予備的な分析を設計し、この2つの結果を示す。 この知見に基づき,新しいジェイルブレイク手法であるペーパー・サプリメント・アタック(\llmname{PSA})を提案する。 攻撃対象または防衛対象のLCM安全紙からコンテンツを体系的に合成し、敵のプロンプトテンプレートを構築すると同時に、事前に定義されたサブセクション内の敵のペイロードとして有害なクエリを戦略的に埋め込む。 大規模な実験では、ベースLLMだけでなく、Deepseek-R1のような最先端の推論モデルにも重大な脆弱性がある。 PSAはClaude3.5-Sonnetのような整列モデル上で97\%の攻撃成功率(ASR)を達成し、Deepseek-R1上ではさらに98\%のASRを達成する。 さらに興味深いことに、我々の研究は、異なるベースモデル、さらには同じモデルの異なるバージョンの間でも、攻撃に焦点を当てた論文や防衛に焦点を当てた論文に晒された場合に、ダイメトリックに反対する脆弱性のバイアスを明らかにしました。 コードはhttps://github.com/233liang/Paper-Summary-Attackで公開されている。

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