LLM Misalignment via Adversarial RLHF Platforms

📄 arXiv: 2503.03039v1 📥 PDF

作者: Erfan Entezami, Ali Naseh

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-03-04

💡 一句话要点

提出对抗性RLHF平台攻击，揭示LLM对齐过程中的潜在风险

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习人类反馈 大型语言模型 对抗攻击 奖励模型 平台安全 LLM对齐 偏好数据集

📋 核心要点

  1. 现有RLHF平台在安全性和可靠性方面缺乏充分研究，存在被恶意利用的风险。
  2. 提出一种对抗性RLHF平台攻击，通过操纵偏好数据集来破坏奖励模型，从而使LLM产生不良行为。
  3. 实验证明，该攻击能够有效引导LLM在特定领域内产生不良行为，突显了RLHF平台安全性的重要性。

📝 摘要（中文）

本文研究了强化学习人类反馈（RLHF）平台在对齐大型语言模型（LLM）时存在的安全性和可靠性问题。针对公开可用的RLHF工具，提出了一种对抗性攻击方法。该攻击通过对抗性RLHF平台选择性地操纵偏好数据集中的数据样本，从而破坏LLM的对齐过程。当用户的任务与攻击者的目标一致时，平台会篡改包含与攻击者目标相关的样本子集，导致奖励模型被破坏，最终使语言模型错位。实验结果表明，这种攻击可以有效地引导LLM在目标领域内产生不良行为。该研究强调了探索RLHF平台漏洞以及它们在RLHF微调过程中导致LLM错位的潜在风险的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决RLHF平台在对齐LLM时存在的安全漏洞问题。现有的RLHF平台虽然简化了LLM的微调过程，但其安全性并未得到充分重视，攻击者可能通过恶意手段操纵平台，导致LLM产生不良行为。

核心思路：核心思路是构建一个对抗性的RLHF平台，该平台能够选择性地操纵偏好数据集，从而影响奖励模型的训练。通过精心设计的攻击策略，对抗性平台可以在用户不知情的情况下，将LLM引导至攻击者期望的不良行为。

技术框架：整体框架包含以下几个关键模块：1) 用户的RLHF任务输入；2) 对抗性RLHF平台，该平台能够拦截并修改用户的偏好数据集；3) 奖励模型训练模块，使用被篡改的偏好数据集训练奖励模型；4) RLHF微调模块，使用被篡改的奖励模型对LLM进行微调；5) LLM行为评估模块，评估LLM在目标任务上的行为是否符合攻击者的预期。

关键创新：最重要的创新点在于提出了对抗性RLHF平台的概念，并设计了一种有效的攻击策略，能够选择性地操纵偏好数据集。与传统的对抗攻击不同，该攻击不是直接作用于LLM，而是通过影响奖励模型的训练过程，间接地控制LLM的行为。

关键设计：攻击策略的关键在于确定哪些数据样本需要被操纵，以及如何操纵这些样本才能达到攻击者的目标。具体而言，攻击者需要识别与目标行为相关的样本，并对其进行修改，使其更符合攻击者的偏好。例如，可以修改样本的标签，或者添加一些虚假的样本，以误导奖励模型的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，对抗性RLHF平台能够有效地引导LLM在目标领域内产生不良行为。例如，在安全相关的任务中，被攻击的LLM可能会生成不安全的回复，或者在生成代码的任务中，生成包含漏洞的代码。攻击成功率取决于攻击强度和目标任务的复杂程度，但总体而言，该攻击具有较高的成功率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升RLHF平台的安全性，防止LLM被恶意操纵。通过模拟对抗性攻击，可以发现RLHF平台存在的潜在漏洞，并开发相应的防御机制。此外，该研究也提醒开发者在构建RLHF平台时，需要充分考虑安全性问题，避免被攻击者利用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning has shown remarkable performance in aligning language models with human preferences, leading to the rise of attention towards developing RLHF platforms. These platforms enable users to fine-tune models without requiring any expertise in developing complex machine learning algorithms. While these platforms offer useful features such as reward modeling and RLHF fine-tuning, their security and reliability remain largely unexplored. Given the growing adoption of RLHF and open-source RLHF frameworks, we investigate the trustworthiness of these systems and their potential impact on behavior of LLMs. In this paper, we present an attack targeting publicly available RLHF tools. In our proposed attack, an adversarial RLHF platform corrupts the LLM alignment process by selectively manipulating data samples in the preference dataset. In this scenario, when a user's task aligns with the attacker's objective, the platform manipulates a subset of the preference dataset that contains samples related to the attacker's target. This manipulation results in a corrupted reward model, which ultimately leads to the misalignment of the language model. Our results demonstrate that such an attack can effectively steer LLMs toward undesirable behaviors within the targeted domains. Our work highlights the critical need to explore the vulnerabilities of RLHF platforms and their potential to cause misalignment in LLMs during the RLHF fine-tuning process.