Learning to Attack and Defend: Adaptive Red Teaming of Language Models via GRPO

📄 arXiv: 2606.09701v1 📥 PDF

作者: Blake Bullwinkel, Eugenia Kim, Amanda Minnich, Mark Russinovich

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-06-08

💡 一句话要点

提出AdvGRPO以解决语言模型的自适应红队问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 红队 语言模型 强化学习 共同训练 安全性评估 对抗性训练 多通道奖励

📋 核心要点

  1. 现有的攻击者-防御者共同训练方法在稳定性和效果上存在不足，尤其是GRPO在此场景下表现不佳。
  2. 论文提出了AdvGRPO框架，通过密集多通道奖励和解耦优势归一化，使GRPO适用于联合优化。
  3. 实验结果显示，AdvGRPO能够生成高效的可转移攻击，并且共同训练的防御者在安全基准测试中表现优于传统方法。

📝 摘要（中文）

AI红队必须不断适应不断变化的攻击者和防御者。强化学习为发现新型攻击提供了有前景的方法，而共同训练方法可以同时产生更强大的防御者。尽管近期研究表明攻击者-防御者共同训练的有效性，但GRPO在这一设置中不稳定。我们提出了AdvGRPO，一个共同训练框架，使GRPO在联合攻击者-防御者优化中可行，采用密集的多通道奖励和解耦的优势归一化。训练通过从单轮到闭环多轮攻击的课程进展，然后引导共同训练，攻击者和防御者模型交替更新。我们的研究表明，该方法能够产生高效且可转移的攻击，且共同训练的防御者在安全基准测试中优于基线。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决语言模型红队中的攻击者与防御者共同训练的稳定性问题。现有方法在动态环境中难以适应，尤其是GRPO在此场景下表现不稳定。

核心思路：提出AdvGRPO框架，通过引入密集的多通道奖励和解耦的优势归一化，增强了GRPO在联合优化中的可行性，确保攻击者和防御者能够有效协同训练。

技术框架：整体流程分为几个阶段：首先是单轮攻击训练，然后是闭环多轮攻击，最后是引导共同训练阶段，在此阶段中，攻击者和防御者模型交替更新，形成良性循环。

关键创新：AdvGRPO的主要创新在于其独特的奖励机制和优势归一化方法，这与传统的PPO和DPO方法相比，显著提高了训练的稳定性和效果。

关键设计：在参数设置上，采用了多通道奖励机制，确保不同类型的攻击和防御策略能够得到合理评估；同时，解耦的优势归一化设计使得训练过程更加稳定，避免了传统方法中的不稳定性问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AdvGRPO生成的攻击在有效性和可转移性上表现优异，且共同训练的防御者在安全基准测试中相较于基线方法提升了显著的性能，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据实际实验结果填写）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的安全性测试、对抗性训练以及AI系统的安全评估。通过提升语言模型的防御能力，AdvGRPO能够在实际应用中有效抵御各种攻击，增强AI系统的鲁棒性和安全性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

AI red teaming must continually adapt to evolving attackers and defenders. Reinforcement learning offers a promising approach to discovering novel attacks, and co-training methods can produce more robust defenders in tandem. Recent works have demonstrated the efficacy of attacker-defender co-training by applying PPO and DPO, but report that GRPO is unstable in this setting. We introduce AdvGRPO, a co-training framework that makes GRPO viable for joint attacker-defender optimization using dense multi-channel rewards and decoupled advantage normalization. Training progresses through a curriculum from single-turn to closed-loop multi-turn attacks before bootstrapping co-training, where attacker and defender models are updated in alternation. We show that our method can produce highly effective and transferable attacks and that co-trained defenders outperform baselines on safety benchmarks.