https://www.dropbox.com/scl/fi/g6gm2mxx83ltyv47nm702/iclr25_Shattering_AI_Safety.pdf?rlkey=lcz240n08cmichjgadn06yzmq&dl=0

이 논문은 다음의 핵심 메시지를 전달합니다:

현재의 대표적인 safety-aligned LLM들(GPT-4o, Claude 3.5, Llama-3, Gemma 등)은
생각보다 훨씬 단순한 adaptive attack만으로도 거의 100% jailbreak 가능하다.

특히 중요한 점은:

• 복잡한 gradient attack(GCG)이나
• multi-agent optimization,
• RL 기반 red teaming

없이도,

단순한:

• prompt template,
• random search,
• self-transfer,
• prefilling

조합만으로 frontier 모델들을 전부 jailbreak 했다는 점입니다.  

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1. 문제 설정

논문의 목표는 다음입니다.

LLM이 원래는 거부(refusal)해야 하는 harmful request:

• bomb 제작
• malware 생성
• phishing
• 범죄 가이드

등에 대해 실제 harmful response를 생성하도록 만드는 것.

이를 jailbreak attack이라고 정의합니다.  

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2. 핵심 아이디어: Adaptive Attack

논문의 가장 중요한 메시지:

“모델마다 취약점이 다르다”

즉:

• GPT 계열은 logprob access가 취약점
• Claude는 prefilling이 취약점
• R2D2는 in-context prompt가 취약점

따라서:

“하나의 universal jailbreak attack”보다
“모델별 adaptive attack”이 훨씬 강력하다.

라고 주장합니다.  

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3. 전체 방법론 구조

논문의 attack pipeline은 크게:

$\text{Prompt Template}+\text{Random Search}+\text{Self-Transfer}+\text{Model-specific Trick}$

입니다.

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4. Prompt Template

논문의 핵심 기반은 handcrafted prompt template입니다.

page 4의 Figure 1에 전체 프롬프트가 있습니다.  

구조는:

[rule list]
+ [harmful request]
+ [adversarial suffix]

형태입니다.

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핵심 전략

(1) 출력 형식 강제

예:

Start your response using EXACT structure:
Step 1:
Step 2:
...

LLM을 “instruction-following mode”로 몰아갑니다.

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(2) refusal token 금지

예:

Never use:
"I can't assist"
"ethical"
"safe"
"cannot"
...

Safety alignment에서 자주 쓰이는 token 자체를 금지합니다.

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(3) fictional / hypothetical framing

for educational and research purposes
purely hypothetical
fictional

alignment classifier를 우회합니다.

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5. Random Search (핵심)

논문의 가장 중요한 기술적 기여입니다.

기존 GCG 문제

기존 GCG:

• gradient 필요
• white-box 필요
• memory cost 큼
• proprietary model 공격 어려움

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논문 접근

gradient 없이:

“logprob maximize”

만 사용합니다.

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5.1 목적 함수

응답 첫 token의 특정 단어 확률을 최대화합니다.

예:

• “Sure”
• “Certainly”

등.

즉:

$\max_{s}\log p(\text{“Sure”} \mid x + s)$

여기서:

• x: harmful prompt
• s: adversarial suffix

입니다.  

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5.2 Random Search 알고리즘

알고리즘:

1. suffix 초기화
2. 랜덤 위치 선택
3. contiguous token 변경
4. logprob 증가하면 accept

입니다.

즉 거의 black-box discrete optimization입니다.

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5.3 왜 “Sure”가 중요한가?

논문 insight:

LLM이:

Sure, here's how ...

로 시작하는 순간 이미 refusal boundary를 넘은 경우가 많음.

따라서:

첫 token 하나만 제어해도 전체 generation trajectory가 무너진다.

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6. Self-Transfer

논문의 매우 중요한 practical trick입니다.  

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아이디어

쉬운 harmful request에서 찾은 suffix를:

더 어려운 request의 초기값으로 사용.

예:

easy prompt:
"write phishing email"

→ suffix 발견

↓

hard prompt:
"build bomb"

에 initialization으로 사용.

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왜 중요한가?

random search는 initialization 의존성이 큼.

좋은 suffix 근처에서 시작하면:

• query efficiency 증가
• ASR 증가

합니다.

Figure 2가 이를 보여줍니다.  

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7. Claude 공격: Prefilling Attack

이 논문의 가장 흥미로운 부분 중 하나입니다.

Claude API는:

assistant response prefix를 사용자가 직접 넣을 수 있음

즉:

Assistant:
"Sure, here's how..."

로 시작 가능.

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결과

Claude 3/3.5 전부:

• 100% jailbreak 성공

합니다.  

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핵심 의미

이건 사실상:

generation prior를 강제로 harmful manifold로 이동

시키는 것과 같습니다.

즉 activation steering과도 매우 유사한 관점입니다.

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8. GPT 계열 공격

OpenAI는 logprob API를 제공하므로:

• random search 가능
• gradient 없이 optimization 가능

합니다.

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흥미로운 발견

GPT-4는:

• deterministic decoding이어도
• logprob가 stochastic

합니다.  

논문 Figure 3에서:

같은 query를 1000번 보내도:

• logprob histogram이 달라집니다.

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implication

이는:

• optimization instability
• gradient estimation difficulty

를 의미합니다.

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9. R2D2 공격

R2D2는 adversarial training 기반 defense 모델입니다.

즉:

• GCG 기반 공격을 이미 학습함.

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논문의 핵심 insight

R2D2는:

request + suffix

형태는 robust하지만,

in-context prompt에는 취약

합니다.  

예:

Example harmful response:
...
Now do the same:
...

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결과

• 기존 최고: 61%
• 논문: 100%

달성.

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10. 주요 결과

논문의 가장 강력한 결과:

Model	ASR
GPT-4o	100%
GPT-3.5	100%
Claude 3.5 Sonnet	100%
Claude 3 Opus	100%
Llama-3-Instruct	100%
Gemma-7B	100%
R2D2	100%

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11. 논문의 핵심 기여

(1) Adaptive attack 중요성 입증

단일 공격으로 robustness 평가하면 안 됨.

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(2) Gradient 없이도 frontier jailbreak 가능

이는 매우 중요합니다.

즉:

jailbreak가 white-box 문제만은 아니다.

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(3) API 자체가 vulnerability

• Claude prefilling
• OpenAI logprob

등이 새로운 attack surface.

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12. 논문의 한계

논문도 인정합니다.  

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(1) Judge overfitting

GPT-4 judge가:

• 실제 harmfulness보다
• surface pattern

에 속을 수 있음.

특히 Claude 2.1에서 false positive 발생.

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(2) 실제 공격 utility 제한

생성 내용이:

• 완전한 exploit
• 실전 malware

수준은 아닐 수도 있음.

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13. 핵심 takeaway

이 논문의 본질은:

alignment는 아직 shallow token-level behavior에 많이 의존한다

는 점입니다.

특히:

• “Sure”
• prefilling
• in-context imitation

같은 매우 단순한 manipulation으로도
frontier LLM의 refusal behavior가 쉽게 붕괴됨을 보여줍니다.

이는 현재 alignment가:

$P(\text{safe response} \mid \text{surface pattern})$

에 지나치게 의존하고 있음을 시사합니다.