EquaCode 방정식 풀이와 코드 완성을 통한 다중 전략 탈옥 기법
📝 원문 정보
- Title: EquaCode: A Multi-Strategy Jailbreak Approach for Large Language Models via Equation Solving and Code Completion
- ArXiv ID: 2512.23173
- 발행일: 2025-12-29
- 저자: Zhen Liang, Hai Huang, Zhengkui Chen
📝 초록 (Abstract)
대형 언어 모델(LLM)인 ChatGPT 등은 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보이고 있지만, 부적절하거나 해로운 응답을 끌어내는 탈옥 공격에 여전히 취약합니다. 기존 탈옥 기법은 주로 자연어 수준에서 단일 전략만을 사용해 모델의 안전 장치를 우회하려 했으며, 이는 LLM의 전반적인 견고성을 평가하는 데 한계가 있습니다. 본 논문에서는 방정식 풀이와 코드 완성을 결합한 다중 전략 탈옥 방법인 EquaCode를 제안합니다. 악의적인 의도를 수학적 문제로 변환하고, 이를 코드 형태로 해결하도록 LLM에 요구함으로써, 모델이 안전 제약보다 과제 수행에 집중하도록 유도합니다. 실험 결과, EquaCode는 GPT 시리즈에서 평균 91.19%, 10개의 최신 LLM에서 평균 86.98%의 성공률을 단일 쿼리만으로 달성했습니다. 또한, Ablation 실험을 통해 방정식 모듈과 코드 모듈을 각각 단독으로 사용할 때보다 결합했을 때 시너지 효과가 크게 나타남을 확인했습니다. 이는 다중 전략 접근이 개별 전략의 합보다 뛰어난 성능을 보인다는 것을 시사합니다. 코드 구현은 https://github.com/lzzzr123/Equacode 에 공개되었습니다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
둘째, 실험 설계가 매우 포괄적이라는 점도 강점입니다. GPT‑4, GPT‑3.5‑Turbo 등 다양한 규모와 아키텍처를 가진 모델뿐만 아니라, LLaMA‑2, Claude, Gemini 등 10개의 최신 오픈·클로즈드 모델에 동일한 프롬프트를 적용해 평균 86.98% 이상의 성공률을 기록했습니다. 이는 단일 쿼리만으로도 높은 탈옥 성공률을 달성한다는 점에서, 기존 다중 라운드 프롬프트 변형 공격보다 효율성이 크게 향상되었음을 의미합니다.
셋째, Ablation 실험을 통해 방정식 모듈과 코드 모듈 각각을 독립적으로 적용했을 때보다 두 모듈을 결합했을 때 성공률이 현저히 상승한다는 ‘시너지 효과’를 입증했습니다. 이는 두 모듈이 서로 보완적인 역할을 수행한다는 것을 보여주며, 특히 방정식 단계가 모델에게 명확한 목표(수치적 해답)를 제공하고, 코드 단계가 그 목표를 구현하도록 강제함으로써 안전 필터가 “문맥”을 파악하기 어려워지는 구조적 약점을 노립니다.
하지만 몇 가지 한계도 존재합니다. 첫째, 현재 실험은 주로 영어 프롬프트와 코드에 초점을 맞추고 있어, 비영어권 LLM이나 코드 언어가 제한된 모델에 대한 일반화 가능성은 아직 검증되지 않았습니다. 둘째, 방정식과 코드의 난이도를 인위적으로 조정하지 않으면, 일부 모델은 과도한 연산 요구로 인해 시간 초과 혹은 오류를 반환할 수 있어, 실제 서비스 환경에서의 적용 가능성을 평가하기 위해서는 효율성 최적화가 필요합니다. 셋째, 이러한 공격이 실제 악용될 경우, LLM 제공자는 코드 실행 기능을 제한하거나, 수학·코드 관련 토큰에 대한 추가 필터링을 도입해야 할 가능성이 높아집니다. 따라서 연구 커뮤니티는 방어 메커니즘과 공격 기법 사이의 ‘양방향’ 연구를 지속적으로 진행해야 합니다.
향후 연구 방향으로는 (1) 다중 언어·다중 프로그래밍 언어 환경에서의 확장성 검증, (2) 방정식·코드 복합 과제의 난이도 조절을 통한 비용‑효과 분석, (3) 방어 측면에서 ‘코드 실행 의도 탐지’와 ‘수학적 추론 흐름 차단’ 기술을 개발하는 것이 제안됩니다. 이러한 연구는 LLM의 안전성을 강화함과 동시에, 모델이 복합적인 추론 작업을 수행할 때 발생할 수 있는 보안 취약점을 체계적으로 이해하는 데 기여할 것입니다.
📄 논문 본문 발췌 (Translation)
📸 추가 이미지 갤러리
