SafeBehavior: Simulating Human-Like Multistage Reasoning to Mitigate Jailbreak Attacks in Large Language Models

📄 arXiv: 2509.26345v1 📥 PDF

作者: Qinjian Zhao, Jiaqi Wang, Zhiqiang Gao, Zhihao Dou, Belal Abuhaija, Kaizhu Huang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-30

备注: 27 pages, 5 figure

💡 一句话要点

SafeBehavior：模拟人类多阶段推理，缓解大语言模型的越狱攻击

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 安全防御 多阶段推理 意图推断 自我反省 自我修正

📋 核心要点

  1. 现有防御方法在计算成本、泛化性和工作流程上存在局限，难以有效应对复杂上下文中的越狱攻击。
  2. SafeBehavior模拟人类多阶段推理，通过意图推断、自我反省和自我修正三个阶段进行安全评估。
  3. 实验表明，SafeBehavior在多种越狱攻击场景下，显著提升了LLM的鲁棒性和适应性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中取得了令人瞩目的性能，但其日益增长的能力也放大了潜在风险，例如绕过内置安全机制的越狱攻击。现有的防御措施，包括输入释义、多步评估和安全专家模型，通常面临计算成本高、泛化能力有限或工作流程僵化等问题，无法检测到嵌入在复杂上下文中的细微恶意意图。受人类决策认知科学研究的启发，我们提出SafeBehavior，一种新颖的分层越狱防御机制，模拟人类的自适应多阶段推理过程。SafeBehavior将安全评估分解为三个阶段：意图推断以检测明显的输入风险，自我反省以评估生成的响应并分配基于置信度的判断，以及自我修正以自适应地重写不确定的输出，同时保留用户意图并强制执行安全约束。我们针对五种具有代表性的越狱攻击类型（包括基于优化的攻击、上下文操纵和基于提示的攻击）广泛评估了SafeBehavior，并将其与七种最先进的防御基线进行了比较。实验结果表明，SafeBehavior显著提高了各种威胁场景中的鲁棒性和适应性，为保护LLM免受越狱尝试提供了一种高效且受人类启发的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）容易受到越狱攻击的问题。现有的防御方法，如输入释义、多步评估和安全专家模型，存在计算成本高、泛化能力差以及无法有效检测复杂恶意意图等痛点。这些方法难以适应不断演变的攻击手段，需要更高效、更具适应性的防御机制。

核心思路：SafeBehavior的核心思路是模拟人类在面对潜在威胁时的多阶段推理过程。通过将安全评估分解为意图推断、自我反省和自我修正三个阶段，该方法能够更全面地识别和应对越狱攻击。这种分层方法允许模型在不同阶段应用不同的策略，从而提高防御的鲁棒性和适应性。

技术框架：SafeBehavior的整体框架包含以下三个主要阶段： 1. 意图推断（Intention Inference）：分析用户输入，检测是否存在明显的恶意意图或潜在风险。 2. 自我反省（Self Introspection）：评估LLM生成的响应，并根据置信度进行判断，确定响应是否安全。 3. 自我修正（Self Revision）：对于不确定的输出，自适应地重写响应，确保在满足用户意图的同时，遵守安全约束。

关键创新：SafeBehavior的关键创新在于其模拟人类认知过程的分层防御机制。与传统的单步或固定流程的防御方法不同，SafeBehavior能够根据不同的威胁类型和上下文，自适应地调整防御策略。这种方法更具灵活性和鲁棒性，能够有效应对各种复杂的越狱攻击。

关键设计：具体的技术细节包括： * 意图推断：使用分类器或规则引擎来识别恶意关键词、短语或模式。 * 自我反省：利用安全专家模型或基于规则的系统来评估响应的安全性，并分配置信度分数。 * 自我修正：采用生成模型或编辑模型来重写不安全的响应，确保输出符合安全标准，同时尽可能保留用户意图。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。

📊 实验亮点

实验结果表明，SafeBehavior在对抗五种代表性的越狱攻击类型时，显著优于七种最先进的防御基线。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，但强调了SafeBehavior在各种威胁场景下的鲁棒性和适应性得到了显著提高。

🎯 应用场景

SafeBehavior可应用于各种需要安全保障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。通过提高LLM的安全性，可以减少恶意信息传播、防止模型被滥用，从而提升用户信任度和应用价值。该研究为构建更安全、更可靠的AI系统提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved impressive performance across diverse natural language processing tasks, but their growing power also amplifies potential risks such as jailbreak attacks that circumvent built-in safety mechanisms. Existing defenses including input paraphrasing, multi step evaluation, and safety expert models often suffer from high computational costs, limited generalization, or rigid workflows that fail to detect subtle malicious intent embedded in complex contexts. Inspired by cognitive science findings on human decision making, we propose SafeBehavior, a novel hierarchical jailbreak defense mechanism that simulates the adaptive multistage reasoning process of humans. SafeBehavior decomposes safety evaluation into three stages: intention inference to detect obvious input risks, self introspection to assess generated responses and assign confidence based judgments, and self revision to adaptively rewrite uncertain outputs while preserving user intent and enforcing safety constraints. We extensively evaluate SafeBehavior against five representative jailbreak attack types including optimization based, contextual manipulation, and prompt based attacks and compare it with seven state of the art defense baselines. Experimental results show that SafeBehavior significantly improves robustness and adaptability across diverse threat scenarios, offering an efficient and human inspired approach to safeguarding LLMs against jailbreak attempts.