Bridging the Safety Gap: A Guardrail Pipeline for Trustworthy LLM Inferences

📄 arXiv: 2502.08142v1 📥 PDF

作者: Shanshan Han, Salman Avestimehr, Chaoyang He

分类: cs.AI

发布日期: 2025-02-12

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2406.10847

💡 一句话要点

提出Wildflare GuardRail，增强LLM推理安全性和可靠性的防护管线。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型安全 LLM推理 安全防护管线 幻觉检测 恶意内容过滤

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理过程面临安全性与可靠性挑战，例如不安全内容生成、幻觉问题以及对恶意链接的疏忽。
  2. Wildflare GuardRail通过集成安全检测、上下文关联、实时定制和错误修复等模块，构建端到端的安全防护管线。
  3. 实验结果表明，该管线在不安全内容检测、恶意URL过滤和幻觉纠正方面均取得了显著效果，且效率较高。

📝 摘要（中文）

本文提出Wildflare GuardRail，一个旨在增强大型语言模型(LLM)推理安全性和可靠性的防护管线，通过系统性地解决整个处理流程中的风险。Wildflare GuardRail集成了几个核心功能模块，包括：安全检测器，用于识别不安全的输入并检测模型输出中的幻觉，同时生成根本原因解释；基础模块，利用从向量数据库检索的信息来关联用户查询的上下文；定制器，使用轻量级的、基于规则的包装器实时调整输出；修复器，使用安全检测器提供的幻觉解释来纠正错误的LLM输出。结果表明，安全检测器中的不安全内容检测模型，虽然在用几个公共数据集构建的小型数据集上训练，但实现了与OpenAI API相当的性能。同时，轻量级包装器可以在每次查询1.06秒内解决模型输出中的恶意URL，准确率达到100%，而无需昂贵的模型调用。此外，幻觉修复模型在减少幻觉方面表现出有效性，准确率达到80.7%。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在推理过程中可能产生不安全内容（如仇恨言论、暴力内容）、出现幻觉（生成不真实信息），并且可能输出包含恶意链接的内容。现有的方法通常依赖于单一的安全检测机制，无法全面覆盖整个推理流程中的风险，且成本较高，效率较低。

核心思路：Wildflare GuardRail的核心思路是构建一个多层次、模块化的防护管线，在LLM推理的各个阶段进行安全检测、内容修正和风险缓解。通过集成不同的功能模块，实现对LLM输出的全面监控和干预，从而提高LLM推理的安全性和可靠性。

技术框架：Wildflare GuardRail包含以下四个主要模块： 1. Safety Detector（安全检测器）：识别不安全输入和检测模型输出中的幻觉，并生成根本原因解释。 2. Grounding（基础模块）：利用向量数据库检索信息，为用户查询提供上下文。 3. Customizer（定制器）：使用轻量级的、基于规则的包装器实时调整输出。 4. Repairer（修复器）：使用安全检测器提供的幻觉解释来纠正错误的LLM输出。 整个流程是：用户输入首先经过安全检测，然后通过基础模块进行上下文增强，LLM生成输出后，通过定制器进行实时调整，最后由修复器根据安全检测器提供的幻觉解释进行修正。

关键创新：Wildflare GuardRail的关键创新在于其系统性的防护管线设计，将安全检测、上下文关联、实时定制和错误修复等功能模块集成在一起，形成一个完整的安全闭环。与传统的单一安全检测方法相比，Wildflare GuardRail能够更全面地覆盖LLM推理流程中的风险，并提供更精细化的安全控制。此外，使用轻量级的规则引擎进行实时定制，避免了昂贵的模型调用，提高了效率。

关键设计： * Safety Detector：使用小型数据集训练，但性能与OpenAI API相当，具体训练细节未知。 * Customizer：使用正则表达式等规则进行恶意URL过滤，规则的构建方式未知。 * Repairer：利用Safety Detector提供的幻觉解释，采用某种模型（具体模型未知）进行幻觉修正，损失函数和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Wildflare GuardRail在实验中表现出显著的性能：不安全内容检测模型达到与OpenAI API相当的性能，恶意URL过滤准确率达到100%，且每次查询仅需1.06秒，幻觉修复模型能够以80.7%的准确率减少幻觉。这些结果表明，该防护管线在保证安全性的同时，也具有较高的效率。

🎯 应用场景

Wildflare GuardRail可应用于各种需要安全可靠LLM推理的场景，例如智能客服、内容生成、教育辅导等。通过该防护管线，可以有效降低LLM产生不安全内容和幻觉的风险，提高用户信任度，并为LLM的广泛应用提供保障。未来，该研究可以扩展到更多类型的LLM和更复杂的安全风险。

📄 摘要（原文）

We present Wildflare GuardRail, a guardrail pipeline designed to enhance the safety and reliability of Large Language Model (LLM) inferences by systematically addressing risks across the entire processing workflow. Wildflare GuardRail integrates several core functional modules, including Safety Detector that identifies unsafe inputs and detects hallucinations in model outputs while generating root-cause explanations, Grounding that contextualizes user queries with information retrieved from vector databases, Customizer that adjusts outputs in real time using lightweight, rule-based wrappers, and Repairer that corrects erroneous LLM outputs using hallucination explanations provided by Safety Detector. Results show that our unsafe content detection model in Safety Detector achieves comparable performance with OpenAI API, though trained on a small dataset constructed with several public datasets. Meanwhile, the lightweight wrappers can address malicious URLs in model outputs in 1.06s per query with 100% accuracy without costly model calls. Moreover, the hallucination fixing model demonstrates effectiveness in reducing hallucinations with an accuracy of 80.7%.