2026年01月08日
## 要約：
この論文では、大規模言語モデル(LLM)の安全評価手法「Jailbreak-Zero」を提案します。これは、既存のアプローチよりも包括的なポリシーベースのフレームワークであり、攻撃モデルの多様性とユーザー入力に近いプロンプト生成を両立させます。実験結果により、GPT-40やClaude 3.5といったモデルに対する攻撃成功率が既存手法を大きく上回ることが示されました。
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## 翻訳：
arXiv:2601.03265v1 Announce Type: new
Abstract: この論文は、大規模言語モデル(LLM)の安全評価における新たな紅チーム手法であるJailbreak-Zeroを紹介します。既存のアプローチのように制約された例ベースのアプローチから、より広範で効果的なポリシーベースのフレームワークへとパラダイムシフトを行います。攻撃LLMを活用して大量の多様な敵対的プロンプトを生成し、その後、好みのデータセットでこの攻撃モデルをファインチューニングすることで、ポリシーのカバレッジ、攻撃戦略の多様性、および実際のユーザー入力へのプロンプトの忠実性という重要な目標に関してパラド最適性を達成します。実証的証拠は、この方法の優越性を示しており、GPT-40やClaude 3.5のようなオープンソースおよびプロプライエタリモデルに対する攻撃成功率が既存の最先端技術と比較して大幅に高いことを示しています。重要な点は、Jailbreak-Zeroが、最小限の人的介入で、人間が読める効果的な敵対的プロンプトを生成しながらこれを達成し、LLMの安全上の脆弱性を特定および軽減するための、より拡張可能で包括的なソリューションを提供することです。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.03265)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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