Automated Red-Teaming Framework for Large Language Model Security Assessment: A Comprehensive Attack Generation and Detection System

📄 arXiv: 2512.20677v1 📥 PDF

作者: Zhang Wei, Peilu Hu, Shengning Lang, Hao Yan, Li Mei, Yichao Zhang, Chen Yang, Junfeng Hao, Zhimo Han

分类: cs.CR, cs.CL

发布日期: 2025-12-21

备注: 18 pages

💡 一句话要点

提出自动化红队框架，用于大规模语言模型安全评估与漏洞挖掘

🎯 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: 大型语言模型安全 自动化红队测试 对抗样本生成 漏洞检测 元提示学习 安全评估 AI安全 LLM安全

📋 核心要点

  1. 现有LLM红队测试依赖人工，难以覆盖所有潜在攻击，可扩展性不足。
  2. 提出自动化红队框架，通过元提示生成对抗样本，多模态检测漏洞，并进行标准化评估。
  3. 实验表明，该框架在GPT-OSS-20B上发现47个漏洞，漏洞发现率提升3.9倍，检测准确率达89%。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）越来越多地部署在高风险领域，确保其安全性和对齐性已成为一项关键挑战。现有的红队实践严重依赖于手动测试，这限制了可扩展性，并且无法全面覆盖潜在的对抗行为。本文介绍了一种自动化的红队框架，该框架系统地生成、执行和评估对抗性提示，以发现LLM中的安全漏洞。我们的框架集成了基于元提示的攻击合成、多模态漏洞检测和标准化评估协议，涵盖六个主要威胁类别——奖励黑客、欺骗性对齐、数据泄露、沙袋攻击、不当工具使用和思维链操纵。在GPT-OSS-20B模型上的实验揭示了47个不同的漏洞，包括21个高危漏洞和12个新的攻击模式，与手动专家测试相比，漏洞发现率提高了3.9倍，同时保持了89%的检测准确率。这些结果证明了该框架在实现可扩展、系统化和可重复的AI安全评估方面的有效性。通过为提高对齐鲁棒性提供可操作的见解，这项工作推进了自动化LLM红队技术的发展，并有助于构建安全和值得信赖的AI系统的更广泛目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）安全评估中，人工红队测试效率低、覆盖范围有限的问题。现有方法难以系统性地发现LLM的潜在漏洞，尤其是在面对新型攻击模式时，缺乏有效的自动化手段。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化的红队框架，该框架能够模拟攻击者的行为，自动生成对抗性提示，并评估LLM在这些提示下的表现，从而发现潜在的安全漏洞。通过自动化，可以显著提高测试效率和覆盖范围，并发现人工测试难以发现的新型攻击模式。

技术框架：该自动化红队框架包含三个主要模块：1) 基于元提示的攻击合成模块，用于自动生成对抗性提示；2) 多模态漏洞检测模块，用于检测LLM在对抗性提示下的不安全行为；3) 标准化评估模块，用于对发现的漏洞进行分类和评估。整个流程包括：首先，攻击合成模块根据预定义的威胁类别（如奖励黑客、数据泄露等）生成对抗性提示；然后，将这些提示输入到LLM中，并由漏洞检测模块监控LLM的输出，判断是否存在安全漏洞；最后，评估模块对发现的漏洞进行分类和评估，生成报告。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一个完整的自动化红队框架，将攻击生成、漏洞检测和评估流程整合在一起，实现了LLM安全评估的自动化和系统化。此外，基于元提示的攻击合成方法能够有效地生成多样化的对抗性提示，从而提高漏洞发现的概率。

关键设计：在攻击合成模块中，使用了元提示技术，通过设计特定的元提示，引导LLM生成符合特定威胁类别的对抗性提示。在漏洞检测模块中，采用了多模态检测方法，综合考虑文本、图像等多种模态的信息，以提高检测准确率。在评估模块中，定义了一套标准化的评估指标，用于对发现的漏洞进行分类和评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在GPT-OSS-20B模型上的实验结果表明，该自动化红队框架能够发现47个不同的漏洞，其中包括21个高危漏洞和12个新的攻击模式。与手动专家测试相比，该框架的漏洞发现率提高了3.9倍，同时保持了89%的检测准确率。这些结果表明，该框架在提高LLM安全评估效率和覆盖范围方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模语言模型的安全评估、漏洞挖掘和安全加固。通过自动化红队测试，可以帮助开发者及时发现和修复LLM中的安全漏洞，提高LLM的安全性、可靠性和可信度。该技术还可用于评估LLM在不同应用场景下的安全性，为LLM的安全部署提供保障。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) are increasingly deployed in high-stakes domains, ensuring their security and alignment has become a critical challenge. Existing red-teaming practices depend heavily on manual testing, which limits scalability and fails to comprehensively cover the vast space of potential adversarial behaviors. This paper introduces an automated red-teaming framework that systematically generates, executes, and evaluates adversarial prompts to uncover security vulnerabilities in LLMs. Our framework integrates meta-prompting-based attack synthesis, multi-modal vulnerability detection, and standardized evaluation protocols spanning six major threat categories -- reward hacking, deceptive alignment, data exfiltration, sandbagging, inappropriate tool use, and chain-of-thought manipulation. Experiments on the GPT-OSS-20B model reveal 47 distinct vulnerabilities, including 21 high-severity and 12 novel attack patterns, achieving a $3.9\times$ improvement in vulnerability discovery rate over manual expert testing while maintaining 89\% detection accuracy. These results demonstrate the framework's effectiveness in enabling scalable, systematic, and reproducible AI safety evaluations. By providing actionable insights for improving alignment robustness, this work advances the state of automated LLM red-teaming and contributes to the broader goal of building secure and trustworthy AI systems.