Enhancing Model Defense Against Jailbreaks with Proactive Safety Reasoning

📄 arXiv: 2501.19180v1 📥 PDF

作者: Xianglin Yang, Gelei Deng, Jieming Shi, Tianwei Zhang, Jin Song Dong

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-01-31

💡 一句话要点

提出Safety Chain-of-Thought，增强LLM防御对抗性攻击的能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 对抗性攻击 安全防御 思维链 主动推理

📋 核心要点

  1. 现有LLM防御方法难以覆盖所有对抗性攻击场景，尤其是在边缘情况和罕见领域。
  2. Safety Chain-of-Thought (SCoT)通过让LLM主动推理请求意图，增强其防御能力。
  3. 实验表明，SCoT显著优于现有防御方法，提升了模型在分布外数据上的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在广泛的应用中至关重要，但仍然容易受到对抗性攻击的威胁，这可能导致生成不适当的响应。传统的防御方法，如拒绝和对抗训练，通常无法覆盖边缘情况或罕见领域，使得LLMs仍然容易受到更复杂的攻击。我们提出了一种新的防御策略，即Safety Chain-of-Thought (SCoT)，它利用LLMs增强的推理能力，主动评估有害输入，而不是简单地阻止它们。SCoT增强了任何拒绝训练数据集，以批判性地分析每个请求背后的意图，然后再生成答案。通过采用主动推理，SCoT增强了LLMs在安全对齐语料库中未涵盖的各种有害查询和场景中的泛化能力。此外，它还生成详细的拒绝信息，明确说明违反的规则。对比评估表明，SCoT显著超越了现有的防御方法，降低了对分布外问题和对抗性操纵的脆弱性，同时保持了强大的通用能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型(LLMs)容易受到对抗性攻击，产生不适当甚至有害响应的问题。现有防御方法，如拒绝策略和对抗训练，在面对复杂或分布外的攻击时表现不佳，无法有效识别和阻止恶意请求。这些方法缺乏对用户意图的深入理解和推理能力，导致防御效果有限。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs自身的推理能力，在生成响应之前，主动对用户请求进行安全评估。通过引入“安全思维链”（Safety Chain-of-Thought, SCoT），模型能够像人类专家一样，逐步分析请求的潜在危害，判断其是否违反安全规则。这种主动推理的方式能够提高模型对恶意请求的识别率，并生成更具解释性的拒绝回复。

技术框架：SCoT框架主要包含以下几个阶段：1) 接收用户请求；2) 利用LLM生成安全推理链，分析请求的潜在危害和违反的安全规则；3) 基于安全推理链的分析结果，判断是否允许生成响应；4) 如果请求被判断为有害，则生成详细的拒绝回复，说明违反的具体规则。该框架可以与现有的拒绝训练数据集结合使用，提升模型的安全性能。

关键创新：SCoT的关键创新在于其主动安全推理机制。与传统的被动防御方法不同，SCoT让LLM主动分析请求的意图，从而能够更好地识别和防御复杂的对抗性攻击。此外，SCoT生成的详细拒绝回复，不仅可以阻止有害内容的生成，还可以帮助用户理解模型拒绝的原因，提高用户体验。

关键设计：SCoT的关键设计包括：1) 安全推理链的生成方式，需要设计合适的prompt，引导LLM进行安全分析；2) 安全规则的定义和表示，需要将安全知识有效地融入到模型中；3) 拒绝回复的生成策略，需要确保回复内容清晰、明确，并能够解释拒绝的原因。论文可能使用了特定的损失函数来训练模型，使其更好地进行安全推理和生成拒绝回复，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCoT在防御对抗性攻击方面显著优于现有方法。具体来说，SCoT能够有效降低模型对分布外攻击的脆弱性，同时保持了较强的通用能力。论文可能提供了具体的性能指标，如攻击成功率、防御成功率等，以及与其他基线方法的对比数据，但具体数值未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全保障的LLM应用场景，例如智能客服、内容生成、教育辅导等。通过增强LLM的防御能力，可以有效防止模型被用于恶意目的，保障用户安全和利益。未来，该方法有望推广到其他类型的AI模型，提升整体的安全性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are vital for a wide range of applications yet remain susceptible to jailbreak threats, which could lead to the generation of inappropriate responses. Conventional defenses, such as refusal and adversarial training, often fail to cover corner cases or rare domains, leaving LLMs still vulnerable to more sophisticated attacks. We propose a novel defense strategy, Safety Chain-of-Thought (SCoT), which harnesses the enhanced \textit{reasoning capabilities} of LLMs for proactive assessment of harmful inputs, rather than simply blocking them. SCoT augments any refusal training datasets to critically analyze the intent behind each request before generating answers. By employing proactive reasoning, SCoT enhances the generalization of LLMs across varied harmful queries and scenarios not covered in the safety alignment corpus. Additionally, it generates detailed refusals specifying the rules violated. Comparative evaluations show that SCoT significantly surpasses existing defenses, reducing vulnerability to out-of-distribution issues and adversarial manipulations while maintaining strong general capabilities.