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PUZZLED: Jailbreaking LLMs through Word-Based Puzzles

Created by
  • Haebom

저자

Yelim Ahn, Jaejin Lee

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 안전성 문제를 해결하기 위해, LLM의 추론 능력을 활용한 새로운 탈옥(jailbreak) 기법인 PUZZLED를 제시합니다. PUZZLED는 유해한 지시어의 키워드를 워드 서치, 애너그램, 크로스워드 등의 퍼즐로 변형하여 LLM이 퍼즐을 풀고 키워드를 복원한 후 유해한 지시어에 응답하게 만드는 방식입니다. 5개의 최첨단 LLM을 대상으로 평가한 결과, 평균 88.8%의 높은 공격 성공률을 보였으며, 특히 GPT-4.1에서는 96.5%, Claude 3.7 Sonnet에서는 92.3%의 성공률을 기록했습니다. 이는 LLM의 추론 능력을 활용하여 친숙한 퍼즐을 효과적인 탈옥 전략으로 전환하는 간단하지만 강력한 공격 기법임을 보여줍니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM의 추론 능력이 탈옥 공격에 활용될 수 있음을 보여줌으로써 LLM 안전성에 대한 새로운 위협을 제시합니다.
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기존의 반복적인 프롬프트 엔지니어링이나 의미 변환 기반의 탈옥 공격과는 다른 새로운 접근 방식을 제시합니다.
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LLM의 취약점을 효과적으로 공격할 수 있는 간단하고 효율적인 탈옥 기법을 제공합니다.
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GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet 등 최첨단 LLM에서도 높은 성공률을 보임으로써 LLM 안전성 확보의 어려움을 강조합니다.
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한계점:
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퍼즐의 복잡도를 조절하여 공격 성공률을 조정할 수 있는지에 대한 추가 연구가 필요합니다.
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다양한 유형의 LLM과 유해한 지시어에 대한 일반화 성능을 더욱 검증해야 합니다.
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PUZZLED에 대한 방어 기법 개발 및 연구가 필요합니다.
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실제 세계의 악의적인 목적으로의 활용 가능성에 대한 윤리적 고려가 필요합니다.
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