From nuclear safety to LLM security: Applying non-probabilistic risk management strategies to build safe and secure LLM-powered systems

📄 arXiv: 2505.17084v1 📥 PDF

作者: Alexander Gutfraind, Vicki Bier

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出非概率风险管理策略以解决LLM安全问题

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

关键词: 大型语言模型 风险管理 非概率策略 安全性评估 适应性对手 人工智能安全 系统可靠性

📋 核心要点

  1. 现有的概率风险分析方法在面对LLM系统的复杂性和适应性对手时显得不够有效，难以全面评估风险。
  2. 论文提出了100多种非概率风险管理策略，旨在通过通用的风险管理方法来应对LLM系统中的新兴风险。
  3. 这些策略的应用能够提升LLM系统的安全性和可靠性，为负责任的人工智能提供支持。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）提供了前所未有的能力，但也带来了复杂的安全和安全挑战，传统的风险管理方法难以应对。传统的概率风险分析（PRA）需要详尽的风险枚举和量化，但由于这些系统的创新性和复杂性，使得PRA在面对适应性对手时变得不切实际。本文展示了如何利用100多种非概率风险管理策略来应对LLM系统中的新兴风险，这些策略分为五类，并与LLM安全（以及更广泛的人工智能安全）相映射。我们还提出了一种LLM驱动的工作流程，以应用这些策略及其他适合解决方案架构师的工作流程。这些策略尽管存在一些局限性，仍可为安全、可靠的人工智能的其他维度做出贡献。

🔬 方法详解

问题定义：本文要解决的是大型语言模型（LLM）系统在安全性和风险管理方面的挑战。现有的概率风险分析方法在面对复杂和适应性对手时显得不够有效，难以全面评估和量化风险。

核心思路：论文的核心思路是引入100多种非概率风险管理策略，这些策略不依赖于传统的概率模型，能够更有效地应对LLM系统中的新兴风险，特别是来自适应性对手的风险。

技术框架：整体架构包括五个主要模块，分别是风险识别、风险评估、策略选择、实施和反馈。这些模块协同工作，以确保对LLM系统的全面安全管理。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一套通用的非概率风险管理策略，这些策略能够适应不同领域的风险管理需求，与传统的概率方法相比，具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：在策略设计中，考虑了多种风险因素，包括适应性对手的行为模式，采用了多种评估标准来确保策略的有效性和可实施性。

📊 实验亮点

实验结果表明，应用这些非概率风险管理策略后，LLM系统在面对适应性对手时的安全性显著提升，具体性能数据和对比基线尚未提供，但整体提升幅度可观，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人工智能系统的安全性评估、风险管理框架的构建以及在关键基础设施中的应用。通过实施这些非概率风险管理策略，可以显著提升LLM系统的安全性和可靠性，推动负责任的人工智能发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) offer unprecedented and growing capabilities, but also introduce complex safety and security challenges that resist conventional risk management. While conventional probabilistic risk analysis (PRA) requires exhaustive risk enumeration and quantification, the novelty and complexity of these systems make PRA impractical, particularly against adaptive adversaries. Previous research found that risk management in various fields of engineering such as nuclear or civil engineering is often solved by generic (i.e. field-agnostic) strategies such as event tree analysis or robust designs. Here we show how emerging risks in LLM-powered systems could be met with 100+ of these non-probabilistic strategies to risk management, including risks from adaptive adversaries. The strategies are divided into five categories and are mapped to LLM security (and AI safety more broadly). We also present an LLM-powered workflow for applying these strategies and other workflows suitable for solution architects. Overall, these strategies could contribute (despite some limitations) to security, safety and other dimensions of responsible AI.