Robust Safety Monitoring of Language Models via Activation Watermarking

📄 arXiv: 2603.23171v1 📥 PDF

作者: Toluwani Aremu, Daniil Ognev, Samuele Poppi, Nils Lukas

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2026-03-24

备注: 20 pages, 17 figures

💡 一句话要点

提出激活水印方法，提升大语言模型在对抗攻击下的安全监控鲁棒性

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

关键词: 大语言模型安全 对抗攻击 安全监控 激活水印 鲁棒性 自适应攻击 深度学习安全

📋 核心要点

  1. 现有LLM监控方法易受自适应攻击，攻击者可绕过检测并诱导模型产生不安全内容。
  2. 论文提出激活水印技术，通过在推理过程中引入不确定性，增加攻击者绕过监控的难度。
  3. 实验表明，在自适应攻击下，激活水印方法比现有防御方法性能提升高达52%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）可能被滥用以泄露敏感信息，例如武器制造说明或恶意软件编写。LLM提供商依赖于监控来检测和标记推理过程中的不安全行为。一个开放的安全挑战是自适应攻击者，他们精心设计攻击，同时（i）逃避检测，同时（ii）引出不安全行为。自适应攻击者是一个主要问题，因为LLM提供商无法修补其安全机制，因为他们不知道他们的模型是如何被滥用的。我们将鲁棒的LLM监控视为一个安全博弈，其中了解监控的攻击者试图提取敏感信息，而提供商必须以低误报率准确检测这些对抗性查询。我们的工作（i）表明现有的LLM监控器容易受到自适应攻击者的攻击，并且（ii）通过激活水印设计改进的防御，通过在推理过程中仔细地为攻击者引入不确定性。我们发现，在了解监控算法但不知道密钥的自适应攻击者下，激活水印的性能优于基线防御高达52%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLM）在推理过程中，如何鲁棒地监控并阻止不安全行为的问题。现有的LLM监控方法容易受到自适应攻击者的攻击，这些攻击者能够通过精心构造的输入绕过监控机制，同时诱导模型产生有害内容。现有方法的痛点在于无法有效应对了解监控机制的攻击者。

核心思路：论文的核心思路是通过在LLM的激活层中引入水印，为攻击者增加不确定性。这种不确定性使得攻击者难以精确地构造能够绕过监控并诱导不安全行为的输入。激活水印通过干扰模型的内部表示，使得攻击者难以预测监控系统的行为。

技术框架：论文提出的激活水印方法主要包含以下几个阶段：1）选择需要进行水印嵌入的激活层；2）设计水印嵌入策略，将水印信息注入到激活层的输出中；3）在推理过程中，监控系统检测激活层中是否存在水印，以此判断输入是否为恶意攻击。整体框架是在不影响模型正常功能的前提下，增加攻击者绕过监控的难度。

关键创新：最重要的技术创新点在于激活水印的引入。与传统的输入空间水印不同，激活水印直接作用于模型的内部表示，使得攻击者难以通过简单的输入扰动来绕过监控。此外，激活水印的设计需要考虑对模型性能的影响，需要在安全性和模型效用之间进行权衡。与现有方法的本质区别在于，激活水印是一种基于模型内部状态的防御机制，能够更有效地应对了解监控机制的自适应攻击。

关键设计：激活水印的关键设计包括：1）水印嵌入的位置（激活层选择）；2）水印嵌入的强度（对模型性能的影响）；3）水印检测的阈值（平衡误报率和漏报率）。论文可能采用了某种形式的噪声注入或模式叠加作为水印嵌入策略。具体参数设置和损失函数（如果有）可能与水印的强度和对模型性能的影响有关。网络结构方面，可能需要对模型的某些层进行微调，以适应水印的嵌入。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在自适应攻击者了解监控算法但不知道密钥的情况下，激活水印方法比基线防御方法性能提升高达52%。这一结果表明，激活水印能够有效应对了解监控机制的攻击者，显著提升了LLM的安全监控鲁棒性。具体的性能指标可能包括攻击成功率、误报率和漏报率等。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全监控的大语言模型应用场景，例如内容生成平台、智能客服系统、代码生成工具等。通过提高LLM在对抗攻击下的安全性，可以有效防止模型被滥用于生成有害信息，保护用户安全，并提升LLM应用的可信度。未来，该技术可进一步扩展到其他类型的深度学习模型，提升整体AI系统的安全性。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can be misused to reveal sensitive information, such as weapon-making instructions or writing malware. LLM providers rely on $\emph{monitoring}$ to detect and flag unsafe behavior during inference. An open security challenge is $\emph{adaptive}$ adversaries who craft attacks that simultaneously (i) evade detection while (ii) eliciting unsafe behavior. Adaptive attackers are a major concern as LLM providers cannot patch their security mechanisms, since they are unaware of how their models are being misused. We cast $\emph{robust}$ LLM monitoring as a security game, where adversaries who know about the monitor try to extract sensitive information, while a provider must accurately detect these adversarial queries at low false positive rates. Our work (i) shows that existing LLM monitors are vulnerable to adaptive attackers and (ii) designs improved defenses through $\emph{activation watermarking}$ by carefully introducing uncertainty for the attacker during inference. We find that $\emph{activation watermarking}$ outperforms guard baselines by up to $52\%$ under adaptive attackers who know the monitoring algorithm but not the secret key.