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arXiv· arXiv:2605.03095· Kemal Derya, Berk Sunar·本站收录· 原文发表

重新审视JBShield:破解并重建表示层面的越狱防御

Revisiting JBShield: Breaking and Rebuilding Representation-Level Jailbreak Defenses

AI 导读

研究者提出自适应攻击JB-GCG,在Llama-3-8B上对越狱防御JBShield取得平均46.2%的攻击成功率,并提出重建防御RTV。JBShield依靠毒性和越狱两个概念信号检测恶意提示,在部分设置下攻击成功率为0%;JB-GCG修改GCG的优化目标,同时抑制拒绝方向的余弦相似度并正则化JBShield自身的毒性概念分数,在五种配置上最高成功率达53.4%,对JBShield-M最高达30.7%,且在JBShield多次重新校准后依然有效,作者称漏洞是结构性的。作者进而提出基于多层拒绝方向指纹马氏距离(Mahalanobis)离群检测的新防御Representation Trajectory Verification(RTV),对该攻击的AUROC达0.99;在完全白盒知识下针对RTV的自适应攻击最好仅取得7%成功率,计算成本为13倍。

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