論文の概要: TACS: Trajectory-Aware Candidate Selection for LLM Jailbreak Suffix Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.29564v2
• Date: Tue, 01 Sep 2026 03:40:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:35.640298
• Title: TACS: Trajectory-Aware Candidate Selection for LLM Jailbreak Suffix Optimization
• Title（参考訳）: TACS: LLMジェイルブレイクサフィックス最適化のための軌道対応候補選択
• Authors: Shiliang Xiao,
• Abstract要約: 勾配に基づくジェイルブレイクサフィックス最適化手法は、候補を最低電流損失で保持することでサフィックスを更新する。 現段階のプロキシの下では、よりよく見える候補が、検索の後半でよりよいジェイルブレイクの結果を出すのに失敗することが多いことを示しています。 本稿では,ジェイルブレイクサフィックス最適化のための軌道対応候補選択フレームワークTACSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gradient-based jailbreak suffix optimization methods typically update the suffix by retaining the candidate with the lowest current loss. We show that this seemingly natural design is fundamentally myopic: candidates that look better under the current-step proxy often fail to produce better jailbreak outcomes later in the search, revealing a form of selection-stage reward hacking. This suggests that candidate selection, rather than candidate generation alone, is a hidden bottleneck in suffix optimization. To address this issue, we propose TACS, a trajectory-aware candidate selection framework for jailbreak suffix optimization. Instead of selecting candidates solely by their immediate loss, TACS augments per-step evaluation with a trajectory-aware proxy and stabilizes selection with reference-policy regularization and a discriminator-estimated chi-squared correction, encouraging choices that remain effective beyond the current step. Experiments on HarmBench show that TACS consistently outperforms strong baselines under the same search budget, substantially improving attack success rates while exhibiting more stable optimization behavior throughout the search. Our findings highlight that mitigating selection-stage reward hacking caused by myopic candidate selection is critical for improving jailbreak suffix optimization.
• Abstract（参考訳）: グラディエントベースのジェイルブレイクサフィックス最適化手法は、典型的には、候補を最低電流損失で保持することでサフィックスを更新する。 この一見自然のように見えるデザインは、基本的にミステリーだ: 現在の段階のプロキシの下では、検索の後半で、より良いジェイルブレイクの結果が得られず、選択段階の報酬ハックの形式が明らかになる。 これは、候補生成のみではなく、候補選択が接尾辞最適化の隠れボトルネックであることを示唆している。 そこで本研究では,ジェイルブレイクサフィックス最適化のための軌道対応候補選択フレームワークであるTACSを提案する。 TACSは、直接の損失のみで候補を選定する代わりに、軌跡認識プロキシによるステップ毎の評価を強化し、参照ポリティ正規化による選択を安定化し、差別者による2乗補正を安定化し、現在のステップを超えて有効な選択を奨励する。 HarmBenchの実験では、TACSは同じ検索予算の下で強いベースラインを一貫して上回り、攻撃成功率を大幅に向上し、検索全体を通してより安定した最適化動作を示す。 以上の結果から、ミオピック候補選択による選択段階報酬ハッキングの軽減が、ジェイルブレイク接尾辞最適化の改善に重要であることが示唆された。

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