TRIDENT: Enhancing Large Language Model Safety with Tri-Dimensional Diversified Red-Teaming Data Synthesis

📄 arXiv: 2505.24672v1 📥 PDF

作者: Xiaorui Wu, Xiaofeng Mao, Fei Li, Xin Zhang, Xuanhong Li, Chong Teng, Donghong Ji, Zhuang Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

TRIDENT：通过三维多样化红队数据合成增强大型语言模型的安全性

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

关键词: 大型语言模型安全 红队数据合成 安全对齐 风险分析框架 零样本生成

📋 核心要点

  1. 现有安全对齐数据集在风险覆盖方面存在不足，尤其是在词汇多样性之外的恶意意图和越狱策略维度。
  2. TRIDENT提出了一种自动化的数据合成流程，通过基于角色的零样本LLM生成，创建多样且全面的红队数据集。
  3. 在Llama 3.1-8B上的实验表明，使用TRIDENT-Edge微调后，危害评分降低14.29%，攻击成功率降低20%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色，但仍然容易生成有害内容或被用于恶意目的。虽然已经引入安全对齐数据集，通过监督微调（SFT）来降低此类风险，但这些数据集通常缺乏全面的风险覆盖。现有的大多数数据集主要关注词汇多样性，而忽略了其他关键维度。为了解决这个局限性，我们提出了一个新的分析框架，以系统地衡量对齐数据集在三个基本维度上的风险覆盖：词汇多样性、恶意意图和越狱策略。我们进一步介绍了TRIDENT，一个自动化的流程，它利用基于角色的零样本LLM生成来产生跨越这些维度的多样化和全面的指令。每个有害指令都与一个符合伦理的响应配对，从而产生两个数据集：TRIDENT-Core，包含26,311个示例，以及TRIDENT-Edge，包含18,773个示例。在TRIDENT-Edge上微调Llama 3.1-8B表现出显著的改进，与在WildBreak数据集上微调的最佳基线模型相比，平均危害评分降低了14.29%，攻击成功率降低了20%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在安全性方面存在的漏洞，即容易生成有害内容或被恶意利用。现有安全对齐数据集主要关注词汇多样性，忽略了恶意意图和越狱策略等关键维度，导致模型在这些方面仍然存在风险。

核心思路：论文的核心思路是构建一个三维（词汇多样性、恶意意图、越狱策略）的风险分析框架，并利用该框架指导红队数据的合成，从而生成更全面、多样化的安全对齐数据集。通过在这些数据集上微调LLM，可以显著提高模型的安全性。

技术框架：TRIDENT的整体框架是一个自动化的数据合成流程，主要包含以下几个阶段： 1. 风险分析框架：定义了词汇多样性、恶意意图和越狱策略三个维度，用于评估现有数据集的风险覆盖。 2. 基于角色的零样本生成：利用LLM生成具有不同角色和意图的指令，以覆盖更广泛的风险场景。 3. 伦理对齐响应生成：为每个有害指令生成一个符合伦理的响应，形成完整的训练样本。 4. 数据集构建：将生成的指令和响应整理成TRIDENT-Core和TRIDENT-Edge两个数据集。

关键创新：TRIDENT的关键创新在于： 1. 三维风险分析框架：系统地分析了安全对齐数据集的风险覆盖，弥补了现有方法只关注词汇多样性的不足。 2. 基于角色的零样本生成：利用LLM的生成能力，自动生成多样化的红队数据，降低了人工标注的成本和偏差。 3. TRIDENT-Edge数据集：通过筛选和过滤，构建了高质量的安全对齐数据集，能够有效提高LLM的安全性。

关键设计：TRIDENT的关键设计包括： 1. 角色选择：选择具有不同恶意意图的角色，例如诈骗犯、黑客等，以生成更具针对性的指令。 2. 提示工程：设计有效的提示语，引导LLM生成符合要求的指令和响应。 3. 数据过滤：使用自动化和人工审核相结合的方式，过滤掉不符合质量要求的样本，保证数据集的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用TRIDENT-Edge数据集微调Llama 3.1-8B后，模型的安全性得到了显著提升。与在WildBreak数据集上微调的最佳基线模型相比，平均危害评分降低了14.29%，攻击成功率降低了20%。这些数据表明，TRIDENT能够有效地提高LLM的安全性，使其更不容易被用于生成有害内容或被恶意利用。

🎯 应用场景

TRIDENT的研究成果可应用于提高各种大型语言模型的安全性，降低其被用于恶意目的的风险。该方法可以帮助开发者构建更安全、更可靠的LLM应用，例如智能助手、聊天机器人等。此外，该研究也为安全对齐数据集的构建提供了一种新的思路，有助于推动LLM安全领域的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel in various natural language processing tasks but remain vulnerable to generating harmful content or being exploited for malicious purposes. Although safety alignment datasets have been introduced to mitigate such risks through supervised fine-tuning (SFT), these datasets often lack comprehensive risk coverage. Most existing datasets focus primarily on lexical diversity while neglecting other critical dimensions. To address this limitation, we propose a novel analysis framework to systematically measure the risk coverage of alignment datasets across three essential dimensions: Lexical Diversity, Malicious Intent, and Jailbreak Tactics. We further introduce TRIDENT, an automated pipeline that leverages persona-based, zero-shot LLM generation to produce diverse and comprehensive instructions spanning these dimensions. Each harmful instruction is paired with an ethically aligned response, resulting in two datasets: TRIDENT-Core, comprising 26,311 examples, and TRIDENT-Edge, with 18,773 examples. Fine-tuning Llama 3.1-8B on TRIDENT-Edge demonstrates substantial improvements, achieving an average 14.29% reduction in Harm Score, and a 20% decrease in Attack Success Rate compared to the best-performing baseline model fine-tuned on the WildBreak dataset.