Chain-of-Thought Driven Adversarial Scenario Extrapolation for Robust Language Models

📄 arXiv: 2505.17089v2 📥 PDF

作者: Md Rafi Ur Rashid, Vishnu Asutosh Dasu, Ye Wang, Gang Tan, Shagufta Mehnaz

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-11-15)

备注: 19 pages, 5 figures. Accepted in AAAI 2026

💡 一句话要点

提出基于思维链的对抗场景外推方法，提升语言模型鲁棒性与流畅性

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 对抗攻击 思维链 鲁棒性 安全性 对抗场景外推 推理时防御

📋 核心要点

  1. 现有语言模型防御方法通常只能解决单一威胁，或采用直接拒绝策略，牺牲用户体验且泛化性差。
  2. 论文提出对抗场景外推（ASE）框架，利用思维链引导模型思考潜在对抗场景并制定防御策略。
  3. 实验表明，ASE在降低越狱攻击成功率和毒性的同时，显著减少了直接拒绝，提升了鲁棒性和流畅性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现了卓越的能力，但仍然容易受到日益增长的安全风险的影响，包括越狱攻击、有害内容、幻觉和偏见。现有的防御措施通常只针对单一类型的威胁，或者采取僵硬的直接拒绝策略，牺牲了用户体验，并且无法推广到各种新颖的攻击。本文介绍了一种新颖的推理时计算框架——对抗场景外推（ASE），它利用思维链（CoT）推理来同时增强LLM的鲁棒性和流畅性。ASE引导LLM通过一个自我生成的过程，在生成对用户查询的响应之前，思考潜在的对抗场景并制定防御策略。在四个对抗基准上对四个最新的LLM进行的全面评估表明，ASE实现了接近于零的越狱攻击成功率和最小的毒性，同时将直接拒绝率降低到<4%。ASE在鲁棒性-流畅性权衡方面优于六种最先进的防御方法，在对抗性问答中具有92-99%的准确率，并且偏见分数降低了4-10倍。通过将对抗性感知转化为内在的认知过程，ASE为安全和自然的人机交互建立了一种新的范式。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型容易受到各种安全风险的攻击，例如越狱攻击、生成有害内容、产生幻觉和带有偏见。现有的防御方法通常只关注单一类型的攻击，或者采用简单粗暴的拒绝策略，导致用户体验下降，并且无法很好地泛化到新的攻击类型。因此，如何提升语言模型在面对各种对抗性攻击时的鲁棒性，同时保持良好的用户体验，是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是让语言模型在生成回复之前，先主动思考可能存在的对抗场景，并针对这些场景制定相应的防御策略。通过这种“先思考，后行动”的方式，将对抗性感知融入到语言模型的内在认知过程中，从而提高其鲁棒性和安全性。这种方法借鉴了人类在面对潜在威胁时，会先进行思考和评估的认知过程。

技术框架：ASE框架主要包含以下几个阶段：1) 对抗场景生成：利用思维链（CoT）提示，引导语言模型生成潜在的对抗场景。2) 防御策略制定：针对生成的对抗场景，语言模型制定相应的防御策略。3) 回复生成：在考虑了对抗场景和防御策略之后，语言模型生成最终的回复。整个过程是一个自我迭代和优化的过程，语言模型可以不断学习和改进其对抗性感知和防御能力。

关键创新：ASE的关键创新在于将对抗性感知转化为语言模型内在的认知过程。与以往的防御方法不同，ASE不是简单地对输入进行过滤或拒绝，而是让语言模型主动思考和应对潜在的威胁。这种方法可以更好地泛化到新的攻击类型，并且可以提高语言模型的鲁棒性和安全性。此外，ASE利用思维链（CoT）提示，引导语言模型进行更深入和全面的思考，从而提高其对抗性感知和防御能力。

关键设计：ASE框架的关键设计包括：1) 思维链提示的设计：如何设计有效的思维链提示，引导语言模型生成多样化的对抗场景，是一个重要的挑战。论文可能采用了多种不同的提示策略，并进行了实验评估。2) 防御策略的制定：如何制定有效的防御策略，以应对不同的对抗场景，也是一个关键的设计问题。论文可能采用了基于规则、基于学习或混合的方法。3) 回复生成的控制：如何在生成回复时，平衡鲁棒性和流畅性，避免过度防御导致用户体验下降，也是一个需要考虑的问题。论文可能采用了温度采样、top-p采样等技术来控制回复的生成。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ASE在四个对抗基准测试中实现了接近于零的越狱攻击成功率和最小的毒性，同时将直接拒绝率降低到<4%。ASE在鲁棒性-流畅性权衡方面优于六种最先进的防御方法，在对抗性问答中具有92-99%的准确率，并且偏见分数降低了4-10倍。这些结果表明，ASE是一种有效的防御方法，可以显著提高语言模型的鲁棒性和安全性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要安全可靠的语言模型应用场景，例如智能客服、聊天机器人、内容生成平台等。通过提高语言模型的鲁棒性和安全性，可以减少恶意攻击和不良信息的影响，提升用户体验，并促进人机交互的健康发展。未来，该方法有望扩展到其他类型的AI系统，例如图像识别和自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit impressive capabilities, but remain susceptible to a growing spectrum of safety risks, including jailbreaks, toxic content, hallucinations, and bias. Existing defenses often address only a single threat type or resort to rigid outright rejection, sacrificing user experience and failing to generalize across diverse and novel attacks. This paper introduces Adversarial Scenario Extrapolation (ASE), a novel inference-time computation framework that leverages Chain-of-Thought (CoT) reasoning to simultaneously enhance LLM robustness and seamlessness. ASE guides the LLM through a self-generative process of contemplating potential adversarial scenarios and formulating defensive strategies before generating a response to the user query. Comprehensive evaluation on four adversarial benchmarks with four latest LLMs shows that ASE achieves near-zero jailbreak attack success rates and minimal toxicity, while slashing outright rejections to <4%. ASE outperforms six state-of-the-art defenses in robustness-seamlessness trade-offs, with 92-99% accuracy on adversarial Q&A and 4-10x lower bias scores. By transforming adversarial perception into an intrinsic cognitive process, ASE sets a new paradigm for secure and natural human-AI interaction.