論文の概要: BadLLM-TG: A Backdoor Defender powered by LLM Trigger Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15692v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 03:31:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:06.891984
• Title: BadLLM-TG: A Backdoor Defender powered by LLM Trigger Generator
• Title（参考訳）: BadLLM-TG:LDMトリガー発電機を搭載したバックドアディフェンダー
• Abstract要約: アウトプットを操作するトリガーを使用することで、バックドア攻撃によってモデルの信頼性が損なわれる。 我々は,BadLLM-TGと呼ばれるLDMトリガージェネレータを用いたバックドアディフェンダーを提案する。 これは、被害者モデルのフィードバック損失を報奨信号として利用して、即時強化学習によって最適化される。 実験の結果,攻撃成功率を平均76.2%削減し,第2益ディフェンダーの13.7倍に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.537265205867365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Backdoor attacks compromise model reliability by using triggers to manipulate outputs. Trigger inversion can accurately locate these triggers via a generator and is therefore critical for backdoor defense. However, the discrete nature of text prevents existing noise-based trigger generator from being applied to nature language processing (NLP). To overcome the limitations, we employ the rich knowledge embedded in large language models (LLMs) and propose a Backdoor defender powered by LLM Trigger Generator, termed BadLLM-TG. It is optimized through prompt-driven reinforcement learning, using the victim model's feedback loss as the reward signal. The generated triggers are then employed to mitigate the backdoor via adversarial training. Experiments show that our method reduces the attack success rate by 76.2\% on average, outperforming the second-best defender by 13.7.
• Abstract（参考訳）: アウトプットを操作するトリガーを使用することで、バックドア攻撃によってモデルの信頼性が損なわれる。 トリガー・インバージョンは、ジェネレータを介してこれらのトリガーを正確に特定できるため、バックドア防御には重要である。 しかし、テキストの離散的な性質は、既存のノイズベースのトリガ発生器が自然言語処理(NLP)に適用されるのを防ぐ。 そこで我々は,LLM Trigger Generator(BadLLM-TG)を用いたバックドアディフェンダを提案する。 これは、被害者モデルのフィードバック損失を報奨信号として利用して、即時強化学習によって最適化される。 生成されたトリガーは、敵の訓練を通じてバックドアを緩和するために使用される。 実験の結果,攻撃成功率を平均76.2 %削減し,第2 ベストディフェンダーの13.7 倍に向上した。

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