論文の概要: Latent Instruction Representation Alignment: defending against jailbreaks, backdoors and undesired knowledge in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10403v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 01:37:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.995254
• Title: Latent Instruction Representation Alignment: defending against jailbreaks, backdoors and undesired knowledge in LLMs
• Title（参考訳）: ラテント・インストラクション・アライメント・アライメント:LLMにおけるジェイルブレイク、バックドア、および望ましくない知識に対する防御
• Authors: Eric Easley, Sebastian Farquhar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のジェイルブレイク、バックドア、アンラーニングに対処する。 我々の手法は、PEZのジェイルブレイク攻撃の99%以上をブロックし、難易度の高いコードバックドアを除去し、良識の喪失を無視してWMDPサイバーを最適に忘れることを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.456726385625275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We address jailbreaks, backdoors, and unlearning for large language models (LLMs). Unlike prior work, which trains LLMs based on their actions when given malign instructions, our method specifically trains the model to change how it interprets instructions. Our method, Latent Instruction Representation Alignment (LIRA), greatly improves generalization. We further boost generalization through an internally adversarial training algorithm. Our methods block over 99% of PEZ jailbreak attacks; remove a challenging insecure code backdoor; and achieve optimal forgetting on WMDP cyber with negligible loss of benign capabilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のジェイルブレイク、バックドア、アンラーニングに対処する。 従来の手法とは異なり,本手法では,命令の解釈方法を変えるよう,モデルを特に訓練する。 我々の手法であるLIRA(Latent Instruction Representation Alignment)は、一般化を大幅に改善する。 さらに,内向的学習アルゴリズムにより一般化をさらに促進する。 我々の手法は、PEZのジェイルブレイク攻撃の99%以上をブロックし、難易度の高いコードバックドアを除去し、良識の喪失を無視してWMDPサイバーを最適に忘れることを実現する。

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