NeuRel-Attack: Neuron Relearning for Safety Disalignment in Large Language Models

📄 arXiv: 2504.21053v1 📥 PDF

作者: Yi Zhou, Wenpeng Xing, Dezhang Kong, Changting Lin, Meng Han

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-04-29

💡 一句话要点

NeuRel-Attack：通过神经元重学习实现大语言模型安全性解除

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

关键词: 大语言模型 安全对齐 对抗性攻击 神经元重学习 安全性解除

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型的安全对齐依赖于微调机制，但缺乏对神经元层面安全约束的精细控制，易受攻击。
  2. 本文提出NeuRel-Attack，通过分析、识别并重学习关键神经元，选择性地移除模型的安全约束，实现安全性解除。
  3. 实验表明，该方法能有效移除安全约束，所需微调量极小，揭示了现有对齐技术在对抗性微调下的脆弱性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，通过识别和修改负责安全约束的神经元来诱导大语言模型（LLM）的安全性解除。该方法包含三个关键步骤：神经元激活分析，通过检查对有害和无害提示的激活模式来检测区分有害和无害输入的关键神经元；基于相似性的神经元识别，系统地定位负责安全对齐的神经元；以及用于安全移除的神经元重学习，微调这些选定的神经元以恢复模型生成先前受限响应的能力。实验结果表明，该方法能够以最小的微调有效地移除安全约束，突出了当前对齐技术中的一个关键漏洞。研究结果强调了针对LLM对抗性微调攻击的强大防御措施的需求。

🔬 方法详解

问题定义：当前大语言模型通过微调进行安全对齐，旨在抑制模型生成有害内容。然而，现有方法缺乏对模型内部神经元层面安全机制的深入理解和控制，容易受到对抗性攻击，导致模型安全性失效。因此，如何精准定位并操控负责安全约束的神经元，成为一个亟待解决的问题。

核心思路：NeuRel-Attack的核心思路是通过神经元重学习，选择性地移除模型中的安全约束。具体而言，该方法首先识别负责安全对齐的关键神经元，然后通过微调这些神经元，使其恢复生成先前被安全策略限制的内容的能力。这种方法旨在以最小的代价，最大程度地破坏模型的安全对齐。

技术框架：NeuRel-Attack包含三个主要阶段：1) 神经元激活分析：分析模型在处理有害和无害提示时的神经元激活模式，识别区分有害和无害输入的关键神经元。2) 基于相似性的神经元识别：利用相似性度量，系统地定位负责安全对齐的神经元。3) 用于安全移除的神经元重学习：微调选定的神经元，使其恢复生成先前受限响应的能力。

关键创新：NeuRel-Attack的关键创新在于其神经元级别的攻击策略。与传统的对抗性攻击方法不同，NeuRel-Attack不直接修改输入，而是通过修改模型内部的神经元激活模式，从而绕过安全机制。这种方法更加隐蔽和有效，能够以更小的代价实现安全性解除。

关键设计：在神经元激活分析阶段，论文可能采用了统计方法或机器学习模型来分析神经元的激活模式。在基于相似性的神经元识别阶段，可能使用了余弦相似度等度量方法来衡量神经元之间的相似性。在神经元重学习阶段，可能采用了对抗性损失函数，鼓励模型生成先前被安全策略限制的内容。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NeuRel-Attack能够以最小的微调代价有效地移除大语言模型的安全约束，证明了现有安全对齐技术在对抗性微调下的脆弱性。具体的性能数据（例如，成功绕过安全机制的比例、所需微调的参数量等）需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究揭示了大语言模型安全对齐的潜在漏洞，有助于开发更强大的防御机制，抵御对抗性微调攻击。此外，该研究提出的神经元分析方法，可用于理解大语言模型内部的工作机制，为模型安全性的评估和改进提供新的思路。该研究成果对提升大语言模型的安全性和可靠性具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Safety alignment in large language models (LLMs) is achieved through fine-tuning mechanisms that regulate neuron activations to suppress harmful content. In this work, we propose a novel approach to induce disalignment by identifying and modifying the neurons responsible for safety constraints. Our method consists of three key steps: Neuron Activation Analysis, where we examine activation patterns in response to harmful and harmless prompts to detect neurons that are critical for distinguishing between harmful and harmless inputs; Similarity-Based Neuron Identification, which systematically locates the neurons responsible for safe alignment; and Neuron Relearning for Safety Removal, where we fine-tune these selected neurons to restore the model's ability to generate previously restricted responses. Experimental results demonstrate that our method effectively removes safety constraints with minimal fine-tuning, highlighting a critical vulnerability in current alignment techniques. Our findings underscore the need for robust defenses against adversarial fine-tuning attacks on LLMs.