Keep Calm and Avoid Harmful Content: Concept Alignment and Latent Manipulation Towards Safer Answers

📄 arXiv: 2510.12672v2 📥 PDF

作者: Ruben Belo, Marta Guimaraes, Claudia Soares

分类: cs.LG

发布日期: 2025-10-14 (更新: 2025-10-16)

💡 一句话要点

提出CALM：通过概念对齐和隐空间操控，提升大语言模型安全性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型安全 对抗性攻击 概念白化 隐空间操控 正交投影

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型易受对抗性攻击，安全防护措施容易被绕过，导致有害内容输出。
  2. CALM通过在推理时修改模型隐空间表示，抑制与有害概念相关的潜在方向，实现安全内容生成。
  3. 实验表明，CALM在降低有害输出方面优于现有方法，且无需额外训练或微调，计算开销小。

📝 摘要（中文）

大型语言模型容易受到越狱攻击，这些攻击会绕过内置的安全防护措施（例如，通过对抗性提示欺骗模型）。我们提出概念对齐和概念操控（CALM），这是一种推理时方法，通过修改模型最后一层的潜在表示来抑制有害概念，而无需重新训练。CALM利用计算机视觉中的概念白化技术，结合正交投影，移除与有害内容相关的潜在方向，同时保持模型性能。实验表明，CALM减少了有害输出，并在大多数指标上优于基线方法，提供了一种轻量级的AI安全方法，无需额外的训练数据或模型微调，且仅在推理时产生较小的计算开销。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型存在安全漏洞，容易受到对抗性攻击（jailbreak attacks），导致生成有害内容。现有的安全防护措施，如安全 guardrails，容易被绕过。因此，如何有效且高效地防止大语言模型生成有害内容是一个重要问题。

核心思路：CALM的核心思路是在模型的隐空间中识别并移除与有害概念相关的方向。通过修改模型的潜在表示，抑制有害概念的激活，从而避免生成有害内容。这种方法无需重新训练模型，可以在推理时直接应用，具有轻量级和高效的特点。

技术框架：CALM主要包含以下几个步骤：1) 概念识别：识别与有害内容相关的概念。2) 隐空间表示提取：从模型最后一层提取潜在表示。3) 概念方向识别：利用概念白化技术，识别隐空间中与有害概念相关的方向。4) 正交投影：将潜在表示投影到与有害概念方向正交的子空间，从而移除有害概念的影响。5) 生成内容：利用修改后的潜在表示生成内容。

关键创新：CALM的关键创新在于将概念白化技术从计算机视觉领域引入到自然语言处理领域，并将其应用于大语言模型的安全防护。通过在隐空间中直接操作，CALM可以有效地抑制有害概念，而无需重新训练模型。此外，CALM还结合了正交投影，以确保在移除有害概念的同时，尽可能地保留模型的性能。

关键设计：CALM的关键设计包括：1) 概念白化：使用概念白化技术来识别隐空间中与有害概念相关的方向。概念白化是一种线性变换，可以使隐空间中的不同维度相互独立，从而更容易识别与特定概念相关的方向。2) 正交投影：使用正交投影将潜在表示投影到与有害概念方向正交的子空间。正交投影可以确保在移除有害概念的同时，尽可能地保留模型的性能。3) 最后一层表示：选择模型最后一层的潜在表示进行操作，因为最后一层通常包含更高级别的语义信息，更容易识别和操作概念。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CALM在降低有害输出方面优于基线方法。具体来说，CALM在多个安全指标上取得了显著提升，例如降低了模型生成有害内容的概率，提高了模型对对抗性攻击的鲁棒性。此外，CALM在保持模型性能方面也表现良好，仅在推理时产生较小的计算开销。

🎯 应用场景

CALM可应用于各种需要安全内容生成的大语言模型应用场景，例如聊天机器人、内容生成平台、智能助手等。通过在推理时应用CALM，可以有效降低模型生成有害内容的风险，提升用户体验，并增强模型的可靠性和安全性。未来，CALM可以进一步扩展到其他类型的有害内容，例如仇恨言论、虚假信息等，从而构建更加安全和负责任的AI系统。

📄 摘要（原文）

Large Language Models are susceptible to jailbreak attacks that bypass built-in safety guardrails (e.g., by tricking the model with adversarial prompts). We propose Concept Alignment and Concept Manipulation CALM, an inference-time method that suppresses harmful concepts by modifying latent representations of the last layer of the model, without retraining. Leveraging concept whitening technique from Computer Vision combined with orthogonal projection, CALM removes unwanted latent directions associated with harmful content while preserving model performance. Experiments show that CALM reduces harmful outputs and outperforms baseline methods in most metrics, offering a lightweight approach to AI safety with no additional training data or model fine-tuning, while incurring only a small computational overhead at inference.