論文の概要: Do Internal Layers of LLMs Reveal Patterns for Jailbreak Detection?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06594v1
- Date: Wed, 08 Oct 2025 02:55:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.268984
- Title: Do Internal Layers of LLMs Reveal Patterns for Jailbreak Detection?
- Title（参考訳）: LLMの内部層はジェイルブレイク検出に有効か?
- Authors: Sri Durga Sai Sowmya Kadali, Evangelos E. Papalexakis,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の内部表現を調べることでジェイルブレイク現象を研究する。
具体的には、オープンソースのLCM GPT-Jと状態空間モデルMamba2を分析する。
本研究は,ロバストなジェイルブレイク検出・防御のための内部モデル力学の活用に向けた今後の研究の方向性を示唆するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6140509675507384
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Jailbreaking large language models (LLMs) has emerged as a pressing concern with the increasing prevalence and accessibility of conversational LLMs. Adversarial users often exploit these models through carefully engineered prompts to elicit restricted or sensitive outputs, a strategy widely referred to as jailbreaking. While numerous defense mechanisms have been proposed, attackers continuously develop novel prompting techniques, and no existing model can be considered fully resistant. In this study, we investigate the jailbreak phenomenon by examining the internal representations of LLMs, with a focus on how hidden layers respond to jailbreak versus benign prompts. Specifically, we analyze the open-source LLM GPT-J and the state-space model Mamba2, presenting preliminary findings that highlight distinct layer-wise behaviors. Our results suggest promising directions for further research on leveraging internal model dynamics for robust jailbreak detection and defense.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のジェイルブレイクは、会話型LLMの普及とアクセシビリティの増大に強く懸念されている。
敵対的なユーザーは、制限されたまたは機密性の高いアウトプットを引き出すために慎重に設計されたプロンプトを通じて、これらのモデルを利用することが多い。
多くの防御機構が提案されているが、攻撃者は継続的に新しいプロンプト技術を開発しており、既存のモデルは完全耐性とはみなせない。
本研究では,LLMの内部表現を用いて脱獄現象を解明し,隠蔽層が脱獄と良性プロンプトにどのように反応するかに着目した。
具体的には、オープンソースのLCM GPT-Jと状態空間モデルMamba2を分析し、異なる層回りの挙動を示す予備的な知見を提示する。
本研究は,ロバストなジェイルブレイク検出・防御のための内部モデル力学の活用に向けた今後の研究の方向性を示唆するものである。
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