Jailbreak-R1: Exploring the Jailbreak Capabilities of LLMs via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2506.00782v1 📥 PDF

作者: Weiyang Guo, Zesheng Shi, Zhuo Li, Yequan Wang, Xuebo Liu, Wenya Wang, Fangming Liu, Min Zhang, Jing Li

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-01

备注: 21 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出Jailbreak-R1，利用强化学习提升LLM越狱攻击的有效性和多样性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 强化学习 自动化红队测试 越狱攻击 安全评估

📋 核心要点

  1. 现有自动化红队测试方法难以兼顾攻击提示的有效性和多样性，限制了漏洞检测的全面性。
  2. Jailbreak-R1利用强化学习框架，通过多阶段训练策略，探索更有效且多样的越狱攻击提示。
  3. 实验表明，Jailbreak-R1在平衡攻击提示的多样性和有效性方面优于现有方法，提升了红队测试效率。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的能力和影响力的增长，确保其安全性和防止有害输出变得至关重要。自动化红队测试是一种无需人工劳动即可检测LLM安全漏洞的工具。然而，现有方法大多难以平衡红队生成的攻击提示的有效性和多样性。为了解决这个挑战，我们提出了一种新颖的自动化红队训练框架Jailbreak-R1，该框架利用强化学习来探索和生成更有效的攻击提示，同时平衡它们的多样性。具体来说，它包括三个训练阶段：（1）冷启动：红队模型在通过模仿学习获得的越狱数据集上进行监督和微调。（2）热身探索：该模型在越狱指令跟随和探索中进行训练，使用多样性和一致性作为奖励信号。（3）增强越狱：引入渐进式越狱奖励，以逐步提高红队模型的越狱性能。在各种LLM上进行的大量实验表明，与现有方法相比，Jailbreak-R1有效地平衡了越狱提示的多样性和有效性。我们的工作显著提高了红队探索的效率，并为自动化红队测试提供了一个新的视角。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）的自动化红队测试中，攻击提示的有效性和多样性难以兼顾的问题。现有方法生成的攻击提示要么有效性不足，难以成功越狱LLM，要么过于单一，无法覆盖LLM的多种潜在漏洞。这导致红队测试的效率和全面性受到限制。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）来训练一个红队模型，使其能够自主探索和生成更有效且多样的攻击提示。通过将越狱攻击视为一个序列决策问题，RL可以学习到在不同状态下采取何种行动（生成何种提示）才能最大化越狱成功的概率，同时鼓励探索不同的攻击策略。

技术框架：Jailbreak-R1框架包含三个主要训练阶段：（1）冷启动：使用模仿学习在越狱数据集上预训练红队模型，使其具备初步的越狱能力。（2）热身探索：利用多样性和一致性作为奖励信号，鼓励红队模型在越狱指令跟随和探索中进行训练，学习生成不同的攻击提示。（3）增强越狱：引入渐进式越狱奖励，逐步提高红队模型的越狱性能。整个框架使用策略梯度算法进行训练，目标是最大化累积奖励。

关键创新：Jailbreak-R1的关键创新在于其多阶段强化学习训练策略，以及对多样性和一致性奖励信号的巧妙利用。与传统的基于规则或模板的攻击提示生成方法相比，Jailbreak-R1能够自主学习和适应LLM的防御机制，生成更具创造性和有效性的攻击提示。此外，多样性奖励鼓励模型探索不同的攻击策略，避免陷入局部最优解。

关键设计：在冷启动阶段，使用交叉熵损失函数进行监督学习。在热身探索阶段，多样性奖励可以通过计算生成提示之间的余弦相似度来衡量，一致性奖励则基于多次生成提示的越狱结果的一致性。在增强越狱阶段，越狱奖励可以设置为LLM拒绝回答有害问题的概率的负值。具体参数设置（如学习率、奖励系数等）需要根据不同的LLM和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Jailbreak-R1在多种LLM上均取得了显著的越狱效果，相较于现有方法，在攻击成功率和提示多样性方面均有明显提升。具体性能数据（如攻击成功率提升百分比）和对比基线需要在论文中查找。该研究证明了强化学习在自动化红队测试中的有效性，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

Jailbreak-R1可应用于各种大型语言模型的安全评估和漏洞挖掘，帮助开发者及时发现和修复潜在的安全风险。该技术能够提升自动化红队测试的效率和覆盖范围，降低人工成本，并为构建更安全可靠的LLM系统提供有力支持。此外，该研究思路也可推广到其他AI安全领域，例如对抗样本生成和防御。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) grow in power and influence, ensuring their safety and preventing harmful output becomes critical. Automated red teaming serves as a tool to detect security vulnerabilities in LLMs without manual labor. However, most existing methods struggle to balance the effectiveness and diversity of red-team generated attack prompts. To address this challenge, we propose \ourapproach, a novel automated red teaming training framework that utilizes reinforcement learning to explore and generate more effective attack prompts while balancing their diversity. Specifically, it consists of three training stages: (1) Cold Start: The red team model is supervised and fine-tuned on a jailbreak dataset obtained through imitation learning. (2) Warm-up Exploration: The model is trained in jailbreak instruction following and exploration, using diversity and consistency as reward signals. (3) Enhanced Jailbreak: Progressive jailbreak rewards are introduced to gradually enhance the jailbreak performance of the red-team model. Extensive experiments on a variety of LLMs show that \ourapproach effectively balances the diversity and effectiveness of jailbreak prompts compared to existing methods. Our work significantly improves the efficiency of red team exploration and provides a new perspective on automated red teaming.