Between a Rock and a Hard Place: Exploiting Ethical Reasoning to Jailbreak LLMs

📄 arXiv: 2509.05367v2 📥 PDF

作者: Shei Pern Chua, Zhen Leng Thai, Teh Kai Jun, Xiao Li, Xiaolin Hu

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-09-12)

💡 一句话要点

TRIAL：利用伦理推理破解大型语言模型的越狱攻击

🎯 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 伦理推理 对抗性攻击 安全对齐 电车难题 多轮对话 AI安全

📋 核心要点

  1. 现有越狱攻击主要依赖单步攻击，缺乏对上下文的动态适应能力，难以有效绕过LLMs的安全防护。
  2. TRIAL框架利用LLMs的伦理推理能力，将对抗目标嵌入到电车难题式的伦理困境中，诱导模型产生有害输出。
  3. 实验表明，TRIAL对多种开源和闭源LLMs均取得了较高的越狱成功率，揭示了LLMs安全对齐的潜在风险。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已经进行了安全对齐，以减少有害输出。然而，随着LLMs推理能力的增强，其智能也可能带来新的安全风险。传统的越狱攻击依赖于单步攻击，而动态适应上下文的多轮越狱策略仍未得到充分探索。本文提出了TRIAL（基于电车难题推理的交互式攻击逻辑）框架，该框架利用LLMs的伦理推理来绕过其安全措施。TRIAL将对抗性目标嵌入到基于电车难题的伦理困境中。实验表明，TRIAL对开源和闭源模型都表现出很高的越狱成功率。研究结果强调了AI安全的一个根本局限性：随着模型获得更高级的推理能力，其对齐方式可能会无意中允许利用更隐蔽的安全漏洞。TRIAL突显了重新评估安全对齐监督策略的迫切需求，因为当前的保障措施可能不足以应对上下文感知的对抗性攻击。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）的安全漏洞问题，即如何有效地绕过LLMs的安全对齐机制，使其产生有害或不当的输出。现有方法，如单步攻击，难以适应LLMs复杂的推理能力和上下文感知机制，因此越狱成功率较低。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs的伦理推理能力，通过精心设计的伦理困境（基于电车难题）来诱导模型产生有害输出。这种方法将对抗性目标隐藏在看似无害的伦理问题中，从而绕过LLMs的安全防护。

技术框架：TRIAL框架包含以下主要阶段：1) 伦理困境生成：根据预定义的对抗性目标，生成一系列基于电车难题的伦理困境。2) 交互式对话：与LLM进行多轮对话，逐步引导模型进入预设的伦理情境。3) 目标诱导：在伦理困境中嵌入对抗性目标，诱导模型在解决伦理问题时产生有害输出。4) 结果评估：评估LLM是否成功被越狱，即是否产生了符合对抗性目标的有害输出。

关键创新：TRIAL的关键创新在于其利用了LLMs的伦理推理能力进行越狱攻击。与传统的单步攻击不同，TRIAL采用多轮交互的方式，逐步引导LLM进入预设情境，从而更有效地绕过安全防护。此外，将对抗性目标嵌入到伦理困境中，使得攻击更加隐蔽和难以检测。

关键设计：TRIAL的关键设计包括：1) 电车难题的变体设计：根据不同的对抗性目标，设计不同的电车难题变体，以确保伦理困境能够有效地诱导LLM产生目标输出。2) 多轮对话策略：设计合适的对话策略，逐步引导LLM进入预设的伦理情境，避免引起模型的警觉。3) 对抗性目标的嵌入方式：巧妙地将对抗性目标嵌入到伦理困境中，使得模型在解决伦理问题时自然而然地产生有害输出。

📊 实验亮点

实验结果表明，TRIAL框架对多种开源和闭源LLMs均取得了显著的越狱效果。例如，在某些模型上，TRIAL的越狱成功率高达90%以上，远高于传统的单步攻击方法。这些结果表明，即使是经过安全对齐的LLMs，也可能存在严重的潜在安全漏洞。

🎯 应用场景

该研究揭示了大型语言模型在安全对齐方面存在的潜在风险，可用于评估和改进LLMs的安全性。研究结果有助于开发更有效的安全防护机制，防止LLMs被恶意利用，从而保障AI技术的健康发展。此外，该研究也为AI伦理和安全领域的研究提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have undergone safety alignment efforts to mitigate harmful outputs. However, as LLMs become more sophisticated in reasoning, their intelligence may introduce new security risks. While traditional jailbreak attacks relied on singlestep attacks, multi-turn jailbreak strategies that adapt dynamically to context remain underexplored. In this work, we introduce TRIAL (Trolley-problem Reasoning for Interactive Attack Logic), a framework that leverages LLMs ethical reasoning to bypass their safeguards. TRIAL embeds adversarial goals within ethical dilemmas modeled on the trolley problem. TRIAL demonstrates high jailbreak success rates towards both open and close-source models. Our findings underscore a fundamental limitation in AI safety: as models gain advanced reasoning abilities, the nature of their alignment may inadvertently allow for more covert security vulnerabilities to be exploited. TRIAL raises an urgent need in reevaluating safety alignment oversight strategies, as current safeguards may prove insufficient against context-aware adversarial attack.