PoisonSwarm: Universal Harmful Information Synthesis via Model Crowdsourcing

📄 arXiv: 2505.21184v2 📥 PDF

作者: Yu Yan, Sheng Sun, Zhifei Zheng, Ziji Hao, Teli Liu, Min Liu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-08-22)

💡 一句话要点

提出PoisonSwarm以解决有害信息合成的多样性与可靠性问题

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

关键词: 有害信息合成 模型众包 对抗性测试 安全防护 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在合成有害信息数据时，面临生成可靠性和内容多样性不足的挑战。
  2. 论文提出的PoisonSwarm框架通过模型众包策略生成多样的有害数据，确保合成成功率高。
  3. 实验结果显示，PoisonSwarm在合成不同类别的有害数据上表现出色，具备高可扩展性和多样性。

📝 摘要（中文）

为了构建负责任和安全的人工智能应用，有害信息数据被广泛用于对抗性测试和安全防护的开发。现有研究主要依赖大型语言模型（LLMs）合成数据，以获取高质量的任务数据集，但由于安全对齐机制的限制，有害数据的合成在生成可靠性和内容多样性方面仍面临挑战。本研究提出了一种新颖的有害信息合成框架PoisonSwarm，采用模型众包策略生成多样的有害数据，同时保持高成功率。通过生成大量良性数据作为反事实基础模板，并将每个模板分解为多个语义单元，进行逐单元的毒化和最终的精炼，确保合成的成功。实验结果表明，PoisonSwarm在合成不同类别的有害数据方面实现了最先进的性能，具备高可扩展性和多样性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有有害信息合成方法在生成可靠性和内容多样性方面的不足，尤其是大型语言模型在安全对齐机制下的限制。

核心思路：PoisonSwarm框架通过模型众包策略，生成多样的有害数据，利用反事实生成大量良性数据作为基础模板，确保合成过程的成功率。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先生成良性数据模板，然后将每个模板分解为多个语义单元，逐单元进行毒化和精炼，采用动态模型切换以提高合成效果。

关键创新：PoisonSwarm的核心创新在于模型众包策略的应用，使得合成的有害数据在多样性和可靠性上显著提升，与传统方法相比，能够更有效地生成不同类别的有害信息。

关键设计：在技术细节上，关键参数设置包括模板生成的数量和语义单元的划分策略，损失函数设计用于优化毒化过程的效果，网络结构则采用动态切换的模型以适应不同的合成需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，PoisonSwarm在合成不同类别的有害数据时，达到了最先进的性能，成功率和多样性均显著提升。具体而言，相较于基线方法，合成数据的多样性提高了XX%，成功率提升了YY%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全防护、对抗性测试和AI系统的鲁棒性评估。通过生成多样的有害信息数据，能够帮助开发更为安全和可靠的人工智能应用，提升系统的防御能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

To construct responsible and secure AI applications, harmful information data is widely utilized for adversarial testing and the development of safeguards. Existing studies mainly leverage Large Language Models (LLMs) to synthesize data to obtain high-quality task datasets at scale, thereby avoiding costly human annotation. However, limited by the safety alignment mechanisms of LLMs, the synthesis of harmful data still faces challenges in generation reliability and content diversity. In this study, we propose a novel harmful information synthesis framework, PoisonSwarm, which applies the model crowdsourcing strategy to generate diverse harmful data while maintaining a high success rate. Specifically, we generate abundant benign data as the based templates in a counterfactual manner. Subsequently, we decompose each based template into multiple semantic units and perform unit-by-unit toxification and final refinement through dynamic model switching, thus ensuring the success of synthesis. Experimental results demonstrate that PoisonSwarm achieves state-of-the-art performance in synthesizing different categories of harmful data with high scalability and diversity.