DMRL: Data- and Model-aware Reward Learning for Data Extraction

📄 arXiv: 2505.06284v1 📥 PDF

作者: Zhiqiang Wang, Ruoxi Cheng

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2025-05-07

备注: Data- and Model-aware Reward Learning for Data Extraction. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2503.18991

💡 一句话要点

提出DMRL：一种数据与模型感知的奖励学习方法，用于从大型语言模型中提取敏感数据。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据提取 大型语言模型 隐私泄露 逆强化学习 奖励学习 红队测试 安全性评估

📋 核心要点

  1. 现有数据提取方法依赖数据集重复、提示工程或随机搜索，易受去重、检测防御等手段的限制，鲁棒性不足。
  2. DMRL利用逆强化学习，通过构建内省推理数据集模拟泄露心态，并使用GRPO训练奖励模型，提升数据提取能力。
  3. 实验表明，DMRL在多种LLM上显著优于现有基线方法，证明了其在数据提取任务上的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）天生容易遭受意外的隐私泄露。因此，系统的红队研究对于开发强大的防御机制至关重要。然而，当前的数据提取方法存在几个局限性：（1）依赖于数据集重复（可以通过去重解决），（2）依赖于提示工程（现在可以通过检测和防御来对抗），以及（3）依赖于随机搜索对抗生成。为了应对这些挑战，我们提出了一种数据和模型感知的奖励学习方法DMRL，用于数据提取。该技术利用逆强化学习从LLM中提取敏感数据。我们的方法包括两个主要组成部分：（1）构建一个内省推理数据集，捕捉泄露心态以指导模型行为，以及（2）使用Group Relative Policy Optimization (GRPO)训练奖励模型，在数据和模型层面动态调整基于任务难度的优化。在各种LLM上的综合实验表明，DMRL在数据提取性能方面优于所有基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型中敏感数据泄露的问题。现有的数据提取方法，如依赖数据集重复、提示工程和随机搜索，存在易被防御机制规避的缺陷，缺乏鲁棒性和泛化能力。这些方法难以有效模拟攻击者的泄露意图，导致提取效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）来学习一个奖励函数，该函数能够反映攻击者提取敏感数据的意图。通过学习这个奖励函数，可以引导LLM生成更有效的攻击性提示，从而提取出敏感数据。同时，论文强调数据和模型感知，即奖励函数的学习要考虑到目标数据和LLM的特性。

技术框架：DMRL方法包含两个主要模块：内省推理数据集构建和奖励模型训练。首先，构建一个内省推理数据集，该数据集包含各种泄露心态的示例，用于指导模型行为。然后，使用Group Relative Policy Optimization (GRPO)算法训练奖励模型。GRPO能够根据数据和模型层面的任务难度动态调整优化过程。整个流程通过迭代优化奖励模型，最终实现高效的数据提取。

关键创新：DMRL的关键创新在于其数据和模型感知的奖励学习方法。传统的奖励学习方法往往忽略了数据和模型的特性，导致学习到的奖励函数不够有效。DMRL通过构建内省推理数据集和使用GRPO算法，能够更好地捕捉数据和模型的特性，从而学习到更有效的奖励函数。此外，使用逆强化学习避免了手动设计奖励函数的困难。

关键设计：内省推理数据集的设计旨在模拟攻击者的泄露心态，包含多种攻击策略和目标。GRPO算法的关键在于其动态调整优化过程的能力，它能够根据数据和模型层面的任务难度，自适应地调整学习率和正则化参数。具体的损失函数和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DMRL在各种LLM上显著优于所有基线方法，证明了其在数据提取任务上的有效性。具体的性能提升数据（例如，提取成功率）和对比基线的详细信息需要在论文中查找（未知）。DMRL能够更有效地提取敏感数据，表明其在评估LLM安全性方面具有重要价值。

🎯 应用场景

DMRL可应用于评估和提升大型语言模型的安全性，帮助开发者发现潜在的隐私泄露风险，并开发相应的防御机制。该技术也可用于红队测试，模拟真实攻击场景，检验LLM的鲁棒性。此外，该研究为其他AI系统的安全评估提供了借鉴。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are inherently vulnerable to unintended privacy breaches. Consequently, systematic red-teaming research is essential for developing robust defense mechanisms. However, current data extraction methods suffer from several limitations: (1) rely on dataset duplicates (addressable via deduplication), (2) depend on prompt engineering (now countered by detection and defense), and (3) rely on random-search adversarial generation. To address these challenges, we propose DMRL, a Data- and Model-aware Reward Learning approach for data extraction. This technique leverages inverse reinforcement learning to extract sensitive data from LLMs. Our method consists of two main components: (1) constructing an introspective reasoning dataset that captures leakage mindsets to guide model behavior, and (2) training reward models with Group Relative Policy Optimization (GRPO), dynamically tuning optimization based on task difficulty at both the data and model levels. Comprehensive experiments across various LLMs demonstrate that DMRL outperforms all baseline methods in data extraction performance.