論文の概要: Strategic Deflection: Defending LLMs from Logit Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22160v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 18:46:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.814224
• Title: Strategic Deflection: Defending LLMs from Logit Manipulation
• Title（参考訳）: ストラテジックデフレクション:ログ操作からLLMを守る
• Authors: Yassine Rachidy, Jihad Rbaiti, Youssef Hmamouche, Faissal Sehbaoui, Amal El Fallah Seghrouchni,
• Abstract要約: 我々は,このような高度な攻撃に対する大規模言語モデルの反応を再定義する防衛法であるストラテジック・デフレクション(Sdeflection)を導入する。 我々の実験では、SDeflectionは、良質なクエリのモデル性能を維持しながら、アタック成功率(ASR)を著しく低下させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3903025330856988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the growing adoption of Large Language Models (LLMs) in critical areas, ensuring their security against jailbreaking attacks is paramount. While traditional defenses primarily rely on refusing malicious prompts, recent logit-level attacks have demonstrated the ability to bypass these safeguards by directly manipulating the token-selection process during generation. We introduce Strategic Deflection (SDeflection), a defense that redefines the LLM's response to such advanced attacks. Instead of outright refusal, the model produces an answer that is semantically adjacent to the user's request yet strips away the harmful intent, thereby neutralizing the attacker's harmful intent. Our experiments demonstrate that SDeflection significantly lowers Attack Success Rate (ASR) while maintaining model performance on benign queries. This work presents a critical shift in defensive strategies, moving from simple refusal to strategic content redirection to neutralize advanced threats.
• Abstract（参考訳）: 重要な分野でのLarge Language Models(LLM)の採用が増加しているため、脱獄攻撃に対するセキュリティの確保が最重要である。 従来の防衛は、主に悪意のあるプロンプトの拒絶に頼っているが、最近のロジトレベルの攻撃は、世代間トークン選択プロセスを直接操作することで、これらの保護を回避できることを実証している。 我々は、このような先進的な攻撃に対するLSMの反応を再定義する防衛であるストラテジック・デフレクション(Sdeflection)を導入する。 モデルが完全に拒否する代わりに、ユーザーの要求にセマンティックに隣接している回答を生成するが、有害な意図を排除し、攻撃者の有害な意図を中和する。 我々の実験では、SDeflectionは、良質なクエリのモデル性能を維持しながら、アタック成功率(ASR)を著しく低下させることを示した。 この研究は、単純な拒絶から戦略的なコンテンツリダイレクトへと移行し、先進的な脅威を和らげる防衛戦略に重大な変化をもたらす。

関連論文リスト

• Benchmarking Misuse Mitigation Against Covert Adversaries [80.74502950627736]
  既存の言語モデルの安全性評価は、オーバースト攻撃と低レベルのタスクに重点を置いている。 我々は、隠蔽攻撃と対応する防御の評価を自動化するデータ生成パイプラインである、ステートフルディフェンスのためのベンチマーク(BSD)を開発した。 評価の結果,分解攻撃は有効な誤用防止剤であり,その対策としてステートフルディフェンスを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T17:33:33Z)
• The Silent Saboteur: Imperceptible Adversarial Attacks against Black-Box Retrieval-Augmented Generation Systems [101.68501850486179]
  本稿では,RAGシステムに対する敵攻撃について検討し,その脆弱性を同定する。 このタスクは、ターゲット文書を検索する非知覚的な摂動を見つけることを目的としており、もともとはトップ$k$の候補セットから除外されていた。 本稿では、攻撃者とターゲットRAG間の相互作用を追跡する強化学習ベースのフレームワークであるReGENTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-24T08:19:25Z)
• Align in Depth: Defending Jailbreak Attacks via Progressive Answer Detoxification [17.500701903902094]
  大規模言語モデル(LLM)は、有害な応答を誘発するクラフトプロンプトを使用するジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。 本稿では,LLMを微調整して生成したコンテンツを段階的に解毒する,堅牢な防衛フレームワークであるDEEPALIGNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-14T08:32:12Z)
• REINFORCE Adversarial Attacks on Large Language Models: An Adaptive, Distributional, and Semantic Objective [57.57786477441956]
  応答の個体群に対する適応的・意味的最適化問題を提案する。 我々の目標は、Llama3の攻撃成功率(ASR)を2倍にし、サーキットブレーカー防御でASRを2%から50%に向上させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-24T15:34:48Z)
• Enhancing Model Defense Against Jailbreaks with Proactive Safety Reasoning [21.423429565221383]
  大規模言語モデル(LLM)は幅広いアプリケーションにとって不可欠だが、ジェイルブレイクの脅威を受けやすい。 有害な入力を積極的に評価するために,LSMの高機能化を利用した新しい防衛戦略であるセーフティ・チェーン・オブ・サート(SCoT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T14:45:23Z)
• You Know What I'm Saying: Jailbreak Attack via Implicit Reference [22.520950422702757]
  本研究は、以前見過ごされた脆弱性を特定し、Implicit Reference (AIR) による攻撃(Attack)と呼ぶ。 AIRは悪意のある目的を許容可能な目的に分解し、コンテキスト内の暗黙の参照を通してそれらをリンクする。 我々の実験は、AIRが最先端のLLMに対して有効であることを示し、ほとんどのモデルで90%を超える攻撃成功率(ASR)を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T18:42:57Z)
• Learning diverse attacks on large language models for robust red-teaming and safety tuning [126.32539952157083]
  レッドチーム、あるいは有害な応答を誘発するプロンプトの特定は、大きな言語モデルの安全なデプロイを保証するための重要なステップである。 新規性と多様性を優先する明確な規則化であっても、既存のアプローチはモード崩壊または効果的な攻撃を発生させることができないことを示す。 我々は,GFlowNetの微調整と二次平滑化フェーズを用いて,多種多様な効果的な攻撃プロンプトを生成するために攻撃モデルを訓練することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T19:16:17Z)
• SEEP: Training Dynamics Grounds Latent Representation Search for Mitigating Backdoor Poisoning Attacks [53.28390057407576]
  現代のNLPモデルは、様々なソースから引き出された公開データセットでしばしば訓練される。 データ中毒攻撃は、攻撃者が設計した方法でモデルの振る舞いを操作できる。 バックドア攻撃に伴うリスクを軽減するために、いくつかの戦略が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T14:50:09Z)
• Don't Say No: Jailbreaking LLM by Suppressing Refusal [15.350198454170895]
  DSN(Don't Say No)攻撃を導入し、コサイン崩壊スケジュール法と拒絶抑制を組み合わせ、より高い成功率を達成する。 大規模な実験により、DSNはベースライン攻撃より優れ、最先端の攻撃成功率(ASR)を達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T07:15:23Z)
• ASETF: A Novel Method for Jailbreak Attack on LLMs through Translate Suffix Embeddings [58.82536530615557]
  本稿では, 連続的な逆接接尾辞埋め込みを一貫性のある, 理解可能なテキストに変換するために, ASETF (Adversarial Suffix Embedding Translation Framework) を提案する。 本手法は,逆接接尾辞の計算時間を著しく短縮し,既存の手法よりもはるかに優れた攻撃成功率を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T06:46:27Z)
• Hijacking Large Language Models via Adversarial In-Context Learning [10.416972293173993]
  In-context Learning (ICL) は、ラベル付き例を事前条件付きプロンプトのデモ(デム)として活用することで、特定の下流タスクにLLMを活用する強力なパラダイムとして登場した。 既存の攻撃は検出しやすく、ユーザーの入力にトリガーを必要とするか、ICLに対する特異性を欠いている。 本研究は、ILCに対する新規なトランスファー可能なプロンプトインジェクション攻撃を導入し、LSMをハイジャックしてターゲット出力を生成したり、有害な応答を誘発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T15:01:48Z)
• SmoothLLM: Defending Large Language Models Against Jailbreaking Attacks [99.23352758320945]
  SmoothLLMは,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレーキング攻撃を軽減するために設計された,最初のアルゴリズムである。 敵が生成したプロンプトが文字レベルの変化に対して脆弱であることから、我々の防衛はまず、与えられた入力プロンプトの複数のコピーをランダムに摂動し、対応する予測を集約し、敵の入力を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T17:01:53Z)

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。