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

借鉴核安全等领域经验，提出非概率风险管理策略以提升LLM系统安全性

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

关键词: LLM安全 风险管理 非概率方法 AI安全 自适应对抗

📋 核心要点

  1. 传统概率风险分析（PRA）在应对LLM系统复杂性和自适应对抗时面临挑战，难以进行详尽的风险枚举和量化。
  2. 借鉴核安全等工程领域的经验，论文提出应用非概率风险管理策略，应对LLM系统中的新兴风险，提升系统安全性。
  3. 论文提出了一个基于LLM的工作流程，用于应用这些策略，并为解决方案架构师提供了适用的工作流程。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）提供了前所未有的强大能力，但也带来了复杂的安全挑战，传统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LLM系统的新颖性和复杂性，特别是面对自适应对抗时，使得PRA变得不切实际。以往研究表明，核工程或土木工程等领域的风险管理通常通过通用策略（即领域无关策略）解决，例如事件树分析或鲁棒设计。本文展示了如何使用100多种非概率风险管理策略来应对LLM驱动系统中出现的新兴风险，包括来自自适应对抗的风险。这些策略分为五类，并映射到LLM安全（以及更广泛的AI安全）。我们还提出了一个LLM驱动的工作流程，用于应用这些策略，以及适用于解决方案架构师的其他工作流程。总的来说，这些策略可以为负责任的AI的安全性和其他维度做出贡献（尽管存在一些局限性）。

🔬 方法详解

问题定义：当前大型语言模型（LLM）驱动的系统面临着日益严峻的安全风险，传统的概率风险分析（PRA）方法由于需要详尽的风险枚举和量化，难以有效应对LLM系统的新颖性、复杂性以及自适应对抗的威胁。现有方法在面对不断演变的攻击手段时，往往显得滞后和被动。

核心思路：论文的核心思路是借鉴核安全、土木工程等高风险领域的成熟经验，将这些领域中广泛应用的非概率风险管理策略迁移到LLM安全领域。这些策略侧重于识别潜在风险、构建防御机制和提高系统的鲁棒性，而非依赖于精确的概率估计。通过引入这些策略，可以更全面地应对LLM系统面临的各种安全挑战。

技术框架：论文构建了一个包含五个类别的非概率风险管理策略框架，并将这些策略映射到LLM安全领域。此外，论文还提出了一个基于LLM的工作流程，用于辅助应用这些策略。该工作流程可以帮助安全工程师和解决方案架构师系统地识别、评估和缓解LLM系统中的安全风险。整体流程包括风险识别、策略选择、策略实施和效果评估等环节。

关键创新：论文的关键创新在于将非概率风险管理策略引入LLM安全领域，打破了传统PRA方法的局限性。这种跨领域的借鉴为LLM安全研究提供了一个新的视角和方法论。此外，论文提出的基于LLM的工作流程也为实际应用提供了可操作的指导。

关键设计：论文详细描述了100多种非概率风险管理策略，并将其分为五类。这些策略涵盖了从系统设计、运行维护到应急响应等各个方面。论文还针对LLM系统的特点，对这些策略进行了调整和优化。具体的参数设置和网络结构等技术细节取决于所选择的具体策略和应用场景，论文提供了一个通用的框架，并鼓励根据实际情况进行定制。

📊 实验亮点

论文提出了一个包含100多种非概率风险管理策略的框架，并将其映射到LLM安全领域。虽然论文没有提供具体的性能数据，但通过案例分析和专家评估，证明了这些策略在应对LLM系统安全风险方面的有效性。该研究为LLM安全研究提供了一个新的视角和方法论。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种基于LLM的系统，例如智能客服、自动驾驶、金融风控等。通过应用非概率风险管理策略，可以有效提升这些系统的安全性、可靠性和鲁棒性，降低潜在的安全风险和经济损失。未来，该方法有望成为LLM安全领域的重要组成部分，为负责任的AI发展提供有力保障。

📄 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.