Representation Bending for Large Language Model Safety
作者: Ashkan Yousefpour, Taeheon Kim, Ryan S. Kwon, Seungbeen Lee, Wonje Jeung, Seungju Han, Alvin Wan, Harrison Ngan, Youngjae Yu, Jonghyun Choi
分类: cs.LG, cs.CL, cs.CR
发布日期: 2025-04-02 (更新: 2025-07-15)
备注: Accepted to ACL 2025 (main)
💡 一句话要点
RepBend：通过表征弯曲增强大语言模型的安全性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型安全 表征弯曲 激活引导 对抗攻击 微调
📋 核心要点
- 现有LLM安全方法难以泛化到未见过的攻击，且需要手动干预，存在局限性。
- RepBend通过在微调阶段引入激活引导思想，扰乱模型内部表征，从而提升安全性。
- 实验表明，RepBend在降低攻击成功率方面优于现有方法，且对模型性能影响很小。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）已成为强大的工具，但其固有的安全风险——从有害内容生成到更广泛的社会危害——构成了重大挑战。对抗性攻击、微调漏洞以及LLMs在高风险环境中的日益部署加剧了这些风险。现有的安全增强技术，如基于人类反馈的微调或对抗训练，仍然存在漏洞，因为它们针对特定威胁，并且常常无法推广到未见过的攻击，或者需要手动系统级防御。本文介绍了一种名为RepBend的新方法，它从根本上扰乱了LLMs中潜在有害行为的表征，提供了一种可扩展的解决方案来增强（潜在的固有）安全性。RepBend将激活引导（一种简单的向量算术，用于在推理过程中引导模型的行为）的思想引入到基于损失的微调中。通过广泛的评估，RepBend实现了最先进的性能，优于先前的Circuit Breaker、RMU和NPO等方法，在各种越狱基准测试中，攻击成功率降低高达95%，同时模型可用性和通用能力几乎没有降低。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）固有的安全风险问题，例如生成有害内容。现有的安全增强技术，如基于人类反馈的微调或对抗训练，通常只能防御特定的攻击类型，缺乏泛化能力，并且可能需要人工干预。
核心思路：RepBend的核心思路是通过“表征弯曲”（Representation Bending）来扰乱LLM内部的表征空间，从而阻止模型产生有害行为。具体来说，它将激活引导（Activation Steering）的思想引入到基于损失的微调过程中，通过修改模型内部的激活值来引导模型的行为。
技术框架：RepBend的技术框架主要包含以下几个步骤：1) 定义安全目标，即确定哪些行为被认为是“有害”的；2) 使用激活引导技术，找到能够有效抑制有害行为的激活向量；3) 在微调过程中，使用损失函数来惩罚模型产生与有害行为相关的激活模式，从而“弯曲”模型的表征空间，使其更难产生有害行为。
关键创新：RepBend的关键创新在于将激活引导技术与传统的微调方法相结合。传统的微调方法通常只关注模型的输出，而RepBend则更加关注模型内部的表征，通过直接修改表征来提高安全性。这种方法可以更有效地防御各种类型的攻击，并且具有更好的泛化能力。
关键设计：RepBend的关键设计包括：1) 如何选择合适的激活向量来引导模型的行为；2) 如何设计损失函数来有效地惩罚有害行为；3) 如何平衡安全性和模型性能，避免过度“弯曲”表征空间导致模型性能下降。论文中使用了多种技术来解决这些问题，例如使用对抗训练来寻找最有效的激活向量，并使用正则化技术来防止过拟合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
RepBend在各种越狱基准测试中表现出色，攻击成功率降低高达95%，显著优于Circuit Breaker、RMU和NPO等现有方法。更重要的是，RepBend在提高安全性的同时，对模型的可用性和通用能力的影响非常小，实现了安全性和性能的良好平衡。这些实验结果表明，RepBend是一种有效的LLM安全增强方法。
🎯 应用场景
RepBend可应用于各种需要确保LLM安全性的场景，例如聊天机器人、内容生成平台和智能助手。通过降低LLM生成有害内容的风险，RepBend可以提高用户信任度，减少潜在的法律责任，并促进LLM在更广泛的领域中的应用。未来，RepBend可以与其他安全技术相结合，构建更强大的LLM安全防御体系。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools, but their inherent safety risks - ranging from harmful content generation to broader societal harms - pose significant challenges. These risks can be amplified by the recent adversarial attacks, fine-tuning vulnerabilities, and the increasing deployment of LLMs in high-stakes environments. Existing safety-enhancing techniques, such as fine-tuning with human feedback or adversarial training, are still vulnerable as they address specific threats and often fail to generalize across unseen attacks, or require manual system-level defenses. This paper introduces RepBend, a novel approach that fundamentally disrupts the representations underlying harmful behaviors in LLMs, offering a scalable solution to enhance (potentially inherent) safety. RepBend brings the idea of activation steering - simple vector arithmetic for steering model's behavior during inference - to loss-based fine-tuning. Through extensive evaluation, RepBend achieves state-of-the-art performance, outperforming prior methods such as Circuit Breaker, RMU, and NPO, with up to 95% reduction in attack success rates across diverse jailbreak benchmarks, all with negligible reduction in model usability and general capabilities.