2026年01月22日
## 要約：
本研究では、オープンソースの拡散LLMであるLLaDAに対し、GCG（Greedy Coordinate Gradient）攻撃を試み、その有効性と脆弱性を調査しました。拡散LLMに対するGCG攻撃の適用はこれまで十分に検証されていませんでした。この研究は、拡散言語モデルの堅牢性と攻撃対象領域に関する初期的な知見を提供し、より効果的な攻撃分析手法の開発を促します。
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## 翻訳：
arXiv:2601.14266v1 で発表された新しいタイプの論文です。ほとんどのLLMは自己回帰型ですが、生成方法の代替として拡散ベースのLLMが出現しました。Greedy Coordinate Gradient (GCG) 攻撃は、自己回帰モデルに対して効果的であることが証明されていますが、拡散言語モデルへの適用性はほとんど探求されていません。本研究では、オープンソースの拡散LLMであるLLaDAに対するGCGスタイルの敵対的なプロンプト攻撃に関する探索的な研究を紹介します。AdvBenchデータセットから抽出された有害なプロンプトに対して、接頭辞の摂動や接尾辞ベースの敵対的な生成を含む複数の攻撃バリエーションを評価します。本研究は、拡散言語モデルの堅牢性と攻撃対象領域に関する初期的な知見を提供し、この設定における敵対的な分析のための代替最適化および評価戦略の開発を促します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.14266)
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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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