A Domain-Based Taxonomy of Jailbreak Vulnerabilities in Large Language Models

📄 arXiv: 2504.04976v1 📥 PDF

作者: Carlos Peláez-González, Andrés Herrera-Poyatos, Cristina Zuheros, David Herrera-Poyatos, Virilo Tejedor, Francisco Herrera

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-07

备注: 21 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于领域的大语言模型越狱漏洞分类法，提升对模型安全风险的理解。

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

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 安全漏洞 领域分类 对抗鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有LLM越狱攻击分类主要基于提示构造方法，缺乏对模型内在缺陷的深入理解。
  2. 论文提出基于LLM训练领域的越狱攻击分类法，从泛化、目标和鲁棒性角度分析对齐失败。
  3. 该分类法包含不匹配泛化、竞争目标、对抗鲁棒性和混合攻击四个类别，揭示了越狱漏洞的本质。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的研究是开放世界机器学习的关键领域。尽管LLM展现了卓越的自然语言处理能力，但也面临着一致性问题、幻觉和越狱漏洞等挑战。越狱指的是构造绕过对齐安全措施的提示，从而导致不安全的输出，损害LLM的完整性。本研究专注于越狱漏洞的挑战，并提出了一种基于LLM训练领域的新的越狱攻击分类法。它通过泛化、目标和鲁棒性差距来描述对齐失败。我们的主要贡献是通过LLM训练和对齐过程中出现的不同语言领域来构建越狱的视角。这种观点突出了现有方法的局限性，并使我们能够根据其利用的底层模型缺陷对越狱攻击进行分类。与基于提示构造方法（例如，提示模板）对攻击进行分类的传统分类不同，我们的方法提供了对LLM行为的更深入理解。我们引入了一个包含四个类别的分类法——不匹配的泛化、竞争目标、对抗鲁棒性和混合攻击——提供了对越狱漏洞基本性质的见解。最后，我们提出了从这项分类研究中得出的关键经验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决当前LLM越狱攻击分类方法的不足，即现有方法主要关注攻击的表面形式（提示构造），而忽略了LLM自身存在的缺陷。这种分类方式不利于深入理解越狱攻击的本质原因，也难以指导有效的防御措施。因此，论文要解决的问题是如何从LLM的内在缺陷出发，建立一种更具解释性和指导意义的越狱攻击分类体系。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的训练过程与越狱攻击联系起来，认为LLM的越狱漏洞源于训练过程中出现的泛化、目标和鲁棒性等问题。通过分析LLM在不同语言领域（训练领域）的表现，可以发现其内在的缺陷，并据此对越狱攻击进行分类。这种思路强调从模型本身出发，而非仅仅关注攻击的外部表现。

技术框架：论文构建的越狱攻击分类法包含以下四个主要类别：1) 不匹配的泛化：指LLM在训练数据之外的领域表现不佳，容易受到攻击；2) 竞争目标：指LLM在训练过程中存在多个相互冲突的目标，导致模型在某些情况下会牺牲安全性；3) 对抗鲁棒性：指LLM容易受到对抗性样本的攻击，即使是微小的扰动也可能导致模型输出不安全的内容；4) 混合攻击：指同时利用上述多种缺陷的攻击。

关键创新：论文最重要的技术创新在于提出了基于领域的越狱攻击分类法。与传统的基于提示构造方法的分类相比，该分类法能够更深入地揭示越狱攻击的本质原因，并为防御措施的设计提供更有效的指导。此外，该分类法还强调了LLM训练过程的重要性，认为解决越狱问题需要从模型训练的各个环节入手。

关键设计：论文的关键设计在于如何将LLM的训练领域与越狱攻击联系起来。具体来说，论文通过分析LLM在不同领域的泛化能力、目标对齐情况和鲁棒性表现，来识别其内在的缺陷。然后，根据这些缺陷的类型，将越狱攻击划分为不同的类别。此外，论文还强调了对混合攻击的关注，认为这类攻击往往更具威胁性，需要采取更复杂的防御措施。论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为其重点在于分类法的构建而非模型本身的改进。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一个新颖的基于领域的LLM越狱漏洞分类法，该分类法从模型训练的角度出发，揭示了越狱攻击的本质原因。与传统的基于提示构造方法的分类相比，该分类法更具解释性和指导意义。虽然论文没有提供具体的实验数据，但其提出的分类框架为后续研究提供了重要的理论基础。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于LLM安全风险评估、越狱攻击防御策略设计以及LLM训练过程优化等方面。通过理解不同类型越狱攻击的内在机制，可以更有针对性地设计防御措施，提升LLM的安全性。此外，该研究还有助于指导LLM的训练过程，避免引入潜在的安全漏洞，从而构建更安全可靠的LLM系统。

📄 摘要（原文）

The study of large language models (LLMs) is a key area in open-world machine learning. Although LLMs demonstrate remarkable natural language processing capabilities, they also face several challenges, including consistency issues, hallucinations, and jailbreak vulnerabilities. Jailbreaking refers to the crafting of prompts that bypass alignment safeguards, leading to unsafe outputs that compromise the integrity of LLMs. This work specifically focuses on the challenge of jailbreak vulnerabilities and introduces a novel taxonomy of jailbreak attacks grounded in the training domains of LLMs. It characterizes alignment failures through generalization, objectives, and robustness gaps. Our primary contribution is a perspective on jailbreak, framed through the different linguistic domains that emerge during LLM training and alignment. This viewpoint highlights the limitations of existing approaches and enables us to classify jailbreak attacks on the basis of the underlying model deficiencies they exploit. Unlike conventional classifications that categorize attacks based on prompt construction methods (e.g., prompt templating), our approach provides a deeper understanding of LLM behavior. We introduce a taxonomy with four categories -- mismatched generalization, competing objectives, adversarial robustness, and mixed attacks -- offering insights into the fundamental nature of jailbreak vulnerabilities. Finally, we present key lessons derived from this taxonomic study.