Efficient Jailbreak Mitigation Using Semantic Linear Classification in a Multi-Staged Pipeline

📄 arXiv: 2512.19011v1 📥 PDF

作者: Akshaj Prashanth Rao, Advait Singh, Saumya Kumaar Saksena, Dhruv Kumar

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-12-22

备注: Under Review

💡 一句话要点

提出一种基于语义线性分类的多阶段流水线，高效缓解大语言模型的越狱攻击。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型安全 提示注入攻击 越狱攻击 语义分析 线性SVM

📋 核心要点

  1. 大型语言模型面临提示注入和越狱攻击的安全威胁，现有防御方法在精度和效率上存在局限性。
  2. 提出一种多阶段流水线防御架构，核心是基于语义的线性SVM分类器，实现高效的攻击检测和缓解。
  3. 实验结果表明，该方法在准确率和延迟方面均优于现有方法，验证了其在实际应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效且经过系统评估的防御架构，旨在缓解基于大型语言模型（LLM）的系统所面临的持续性安全挑战，即提示注入和越狱攻击。该架构的核心组件是一个基于文本归一化、TF-IDF表示和线性SVM分类器的语义过滤器。尽管其结构简单，但该模块在保留数据上实现了93.4%的准确率和96.5%的特异性，在产生可忽略的计算开销的同时，显著降低了攻击吞吐量。在此高效基础之上，完整的流水线集成了在连续阶段运行的互补检测和缓解机制，以最小的延迟提供强大的鲁棒性。对比实验表明，基于SVM的配置将总体准确率从35.1%提高到93.4%，同时将平均完成时间从大约450秒减少到47秒，从而比ShieldGemma的延迟降低了10倍以上。这些结果表明，所提出的设计同时提高了防御精度和效率，解决了当前基于模型的调节器的核心局限性。在包含超过30,000个标记提示（包括良性、越狱和应用层注入）的精选语料库上的评估证实，分阶段、资源高效的防御可以可靠地保护现代LLM驱动的应用程序。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）面临的提示注入和越狱攻击问题。现有防御方法通常计算开销大，效率低，或者精度不足，无法有效阻止恶意攻击，影响了LLM在实际应用中的安全性。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级的语义分析技术，构建一个高效的多阶段防御流水线。通过在不同阶段部署不同的检测和缓解机制，可以在保证精度的同时，显著降低计算开销和延迟。核心在于使用线性SVM分类器进行语义过滤，快速识别恶意提示。

技术框架：整体架构是一个多阶段流水线，包含以下主要模块：1) 文本归一化：对输入提示进行预处理，消除噪声和冗余信息。2) TF-IDF表示：将文本转换为数值向量，捕捉文本的语义信息。3) 线性SVM分类器：基于TF-IDF向量，快速判断提示是否为恶意攻击。4) 后续检测和缓解机制：在SVM过滤之后，还可以集成其他检测和缓解模块，进一步提高防御的鲁棒性。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用线性SVM分类器进行语义过滤。相比于复杂的深度学习模型，线性SVM具有计算效率高、易于训练和部署的优点。同时，通过文本归一化和TF-IDF表示，可以有效地提取文本的语义信息，提高分类器的准确率。多阶段流水线的设计也保证了防御的鲁棒性和效率。

关键设计：文本归一化采用标准化的文本处理流程，例如去除特殊字符、转换为小写等。TF-IDF表示采用常用的参数设置，例如选择合适的词汇表大小和IDF权重计算方法。线性SVM分类器采用标准的线性核函数，并使用交叉验证选择合适的正则化参数。损失函数为标准的hinge loss。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在准确率和效率方面均优于现有方法。基于SVM的配置将总体准确率从35.1%提高到93.4%，同时将平均完成时间从大约450秒减少到47秒，从而比ShieldGemma的延迟降低了10倍以上。这些结果验证了该方法在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于大型语言模型的应用场景，例如智能客服、聊天机器人、内容生成等。通过部署该防御架构，可以有效防止恶意用户利用提示注入和越狱攻击来操纵LLM的行为，保障LLM应用的安全性、可靠性和公平性。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的攻击防御，例如对抗样本攻击和数据投毒攻击。

📄 摘要（原文）

Prompt injection and jailbreaking attacks pose persistent security challenges to large language model (LLM)-based systems. We present an efficient and systematically evaluated defense architecture that mitigates these threats through a lightweight, multi-stage pipeline. Its core component is a semantic filter based on text normalization, TF-IDF representations, and a Linear SVM classifier. Despite its simplicity, this module achieves 93.4% accuracy and 96.5% specificity on held-out data, substantially reducing attack throughput while incurring negligible computational overhead. Building on this efficient foundation, the full pipeline integrates complementary detection and mitigation mechanisms that operate at successive stages, providing strong robustness with minimal latency. In comparative experiments, our SVM-based configuration improves overall accuracy from 35.1% to 93.4% while reducing average time to completion from approximately 450s to 47s, yielding over 10 times lower latency than ShieldGemma. These results demonstrate that the proposed design simultaneously advances defensive precision and efficiency, addressing a core limitation of current model-based moderators. Evaluation across a curated corpus of over 30,000 labeled prompts, including benign, jailbreak, and application-layer injections, confirms that staged, resource-efficient defenses can robustly secure modern LLM-driven applications.