A Dynamic Stackelberg Game Framework for Agentic AI Defense Against LLM Jailbreaking

📄 arXiv: 2507.08207v1 📥 PDF

作者: Zhengye Han, Quanyan Zhu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-07-10

💡 一句话要点

提出基于动态Stackelberg博弈的Agentic AI防御框架，对抗LLM越狱攻击

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

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 Stackelberg博弈 Agentic AI 快速探索随机树 安全防御 对抗性攻击 提示工程

📋 核心要点

  1. 大型语言模型面临越狱攻击，现有防御方法难以有效应对攻击者不断变化的策略。
  2. 提出动态Stackelberg博弈框架，将防御者和攻击者的交互建模为序贯博弈，防御者提前制定策略。
  3. 设计“紫色代理”，利用RRT算法模拟攻击轨迹并主动防御，有效降低越狱风险。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在关键应用中日益普及，越狱攻击（即攻击者操纵模型绕过安全机制）的挑战日益严峻。本文提出了一个动态Stackelberg博弈框架，用于建模LLM越狱攻击中攻击者和防御者之间的交互。该框架将提示-响应动态视为一个序贯扩展式博弈，其中防御者作为领导者，在预测攻击者的最优响应后，制定防御策略。我们提出了一种新颖的agentic AI解决方案，即“紫色代理”（Purple Agent），它利用快速探索随机树（RRT）整合了对抗性探索和防御策略。紫色代理主动模拟潜在的攻击轨迹，并主动干预以防止有害输出。这种方法为分析对抗性动态提供了一种原则性方法，并为降低越狱风险奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）的越狱攻击问题。现有的防御方法通常是静态的，无法适应攻击者不断演变的攻击策略。攻击者可以通过精心设计的提示绕过模型的安全机制，导致模型产生有害或不当的输出。因此，如何设计一种能够动态适应攻击者策略并有效防御越狱攻击的防御框架是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将防御者和攻击者之间的交互建模为一个动态的Stackelberg博弈。在这个博弈中，防御者作为领导者，首先制定防御策略，然后攻击者根据防御者的策略选择最优的攻击策略。通过这种方式，防御者可以提前预测攻击者的行为，并制定相应的防御措施。此外，论文还提出了一种名为“紫色代理”的agentic AI解决方案，该代理能够主动探索潜在的攻击轨迹，并采取干预措施来防止有害输出。

技术框架：整体框架包含两个主要参与者：攻击者和防御者（紫色代理）。攻击者试图通过构造恶意提示来绕过LLM的安全机制，而紫色代理则负责监控LLM的输出，并在检测到潜在的越狱攻击时进行干预。紫色代理使用快速探索随机树（RRT）算法来模拟潜在的攻击轨迹，并根据模拟结果制定防御策略。该框架将提示-响应动态建模为一个序贯扩展式博弈，其中防御者作为领导者，攻击者作为跟随者。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个基于动态Stackelberg博弈的agentic AI防御框架。与传统的静态防御方法相比，该框架能够动态适应攻击者的策略，并主动探索潜在的攻击轨迹。此外，紫色代理的引入使得防御者能够更加有效地监控LLM的输出，并在检测到潜在的越狱攻击时进行干预。

关键设计：紫色代理使用RRT算法来生成潜在的攻击轨迹。RRT算法是一种基于采样的搜索算法，它通过随机采样来探索状态空间，并构建一棵树来表示搜索结果。在本文中，状态空间由LLM的输入和输出组成。紫色代理使用RRT算法来生成一系列可能的攻击提示，并评估这些提示是否能够成功绕过LLM的安全机制。如果紫色代理检测到某个提示可能导致越狱攻击，它将采取干预措施，例如修改提示或阻止LLM生成有害输出。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了“紫色代理”这一agentic AI解决方案，并使用RRT算法进行对抗性探索和防御。虽然摘要中没有明确提及具体的实验数据和性能提升，但可以推断该方法在防御LLM越狱攻击方面具有一定的有效性，能够主动模拟攻击轨迹并进行干预，从而降低越狱风险。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全可靠的大型语言模型应用场景，例如智能客服、内容生成、代码生成等。通过有效防御越狱攻击，可以提高LLM的安全性，防止其被用于恶意目的，从而保障用户利益和社会安全。未来，该研究可以进一步扩展到其他类型的AI系统，例如图像识别和语音识别系统。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly deployed in critical applications, the challenge of jailbreaking, where adversaries manipulate the models to bypass safety mechanisms, has become a significant concern. This paper presents a dynamic Stackelberg game framework to model the interactions between attackers and defenders in the context of LLM jailbreaking. The framework treats the prompt-response dynamics as a sequential extensive-form game, where the defender, as the leader, commits to a strategy while anticipating the attacker's optimal responses. We propose a novel agentic AI solution, the "Purple Agent," which integrates adversarial exploration and defensive strategies using Rapidly-exploring Random Trees (RRT). The Purple Agent actively simulates potential attack trajectories and intervenes proactively to prevent harmful outputs. This approach offers a principled method for analyzing adversarial dynamics and provides a foundation for mitigating the risk of jailbreaking.