論文の概要: Anyone Can Jailbreak: Prompt-Based Attacks on LLMs and T2Is

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21820v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 13:55:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.448284
• Title: Anyone Can Jailbreak: Prompt-Based Attacks on LLMs and T2Is
• Title（参考訳）: LLMとT2Iのプロンプトベースの攻撃、誰でもジェイルブレイクできる
• Authors: Ahmed B Mustafa, Zihan Ye, Yang Lu, Michael P Pound, Shreyank N Gowda,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とテキスト・トゥ・イメージ(T2I)システムは、ジェイルブレイクとして知られるプロンプトベースの攻撃に対して脆弱である。 本稿では,非専門家が安全メカニズムを確実に回避する方法について,システムスタイルの考察を行う。 本稿では,テキスト出力モデルとT2Iモデルの両方にまたがる,即時レベルのジェイルブレイク戦略の統一分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.214994509812724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite significant advancements in alignment and content moderation, large language models (LLMs) and text-to-image (T2I) systems remain vulnerable to prompt-based attacks known as jailbreaks. Unlike traditional adversarial examples requiring expert knowledge, many of today's jailbreaks are low-effort, high-impact crafted by everyday users with nothing more than cleverly worded prompts. This paper presents a systems-style investigation into how non-experts reliably circumvent safety mechanisms through techniques such as multi-turn narrative escalation, lexical camouflage, implication chaining, fictional impersonation, and subtle semantic edits. We propose a unified taxonomy of prompt-level jailbreak strategies spanning both text-output and T2I models, grounded in empirical case studies across popular APIs. Our analysis reveals that every stage of the moderation pipeline, from input filtering to output validation, can be bypassed with accessible strategies. We conclude by highlighting the urgent need for context-aware defenses that reflect the ease with which these jailbreaks can be reproduced in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: アライメントとコンテンツモデレーションの大幅な進歩にもかかわらず、大きな言語モデル(LLM)とテキスト・トゥ・イメージ(T2I)システムは、ジェイルブレイクとして知られるプロンプトベースの攻撃に弱いままである。 専門知識を必要とする伝統的な敵の例とは異なり、今日のジェイルブレイクの多くは、巧妙な言葉で書かれたプロンプトだけで、日々のユーザーによって作られた、低便でインパクトの高いものである。 本稿では,マルチターン物語エスカレーション,語彙的カモフラージュ,含意連鎖,架空の偽装,微妙な意味的編集などを通じて,非専門家がいかにして安全メカニズムを確実に回避できるかをシステムスタイルで検討する。 本稿では,テキスト出力モデルとT2Iモデルの両方にまたがるアクシデントレベルのジェイルブレイク戦略の統一分類法を提案する。 解析の結果,入力フィルタリングから出力検証まで,モデレーションパイプラインの各段階は,アクセス可能な戦略でバイパス可能であることがわかった。 我々は、これらのジェイルブレイクが現実の環境で再現される容易さを反映した、コンテキスト対応の防衛に対する緊急の必要性を強調して、結論付けた。

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