Jailbreak-R1: Exploring the Jailbreak Capabilities of LLMs via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2506.00782v1 📥 PDF

作者: Weiyang Guo, Zesheng Shi, Zhuo Li, Yequan Wang, Xuebo Liu, Wenya Wang, Fangming Liu, Min Zhang, Jing Li

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-01

备注: 21 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出Jailbreak-R1框架以解决LLMs安全性问题

🎯 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: 大型语言模型 自动化红队 强化学习 攻击提示生成 安全性检测

📋 核心要点

  1. 现有的自动化红队方法在生成攻击提示时，难以有效平衡多样性和有效性，导致安全漏洞检测效率低下。
  2. 本文提出的Jailbreak-R1框架通过强化学习，分三个阶段训练红队模型，以生成更有效且多样化的攻击提示。
  3. 实验结果显示，Jailbreak-R1在多种LLMs上显著提升了攻击提示的多样性和有效性，相较于现有方法表现更为出色。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的能力和影响力不断增强，确保其安全性和防止有害输出变得至关重要。自动化红队作为一种检测LLMs安全漏洞的工具，面临生成攻击提示的有效性和多样性之间的平衡挑战。为此，本文提出了一种新的自动化红队训练框架Jailbreak-R1，利用强化学习探索和生成更有效的攻击提示，同时平衡其多样性。该框架包括三个训练阶段：冷启动、热身探索和增强越狱。大量实验表明，Jailbreak-R1在多种LLMs上有效提升了攻击提示的多样性和有效性，显著提高了红队探索的效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有自动化红队方法在生成攻击提示时有效性与多样性之间的平衡问题。现有方法往往无法同时满足这两者，导致安全漏洞检测效率低下。

核心思路：Jailbreak-R1框架利用强化学习，通过三个训练阶段来逐步提升红队模型的攻击能力，确保生成的攻击提示既有效又多样。这样的设计旨在通过奖励机制引导模型探索更广泛的攻击策略。

技术框架：该框架包括三个主要阶段：冷启动阶段，模型在越狱数据集上进行监督学习和微调；热身探索阶段，模型在遵循越狱指令的同时进行探索，使用多样性和一致性作为奖励信号；增强越狱阶段，引入渐进式越狱奖励以逐步提升模型的越狱性能。

关键创新：Jailbreak-R1的主要创新在于引入了强化学习机制，特别是在奖励设计上，通过多样性和一致性奖励信号的结合，显著提升了攻击提示的生成效果。这与传统方法的静态生成策略形成了鲜明对比。

关键设计：在模型训练过程中，采用了特定的损失函数来优化多样性和有效性，同时在网络结构上进行了微调，以适应不同阶段的训练需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，Jailbreak-R1在多种大型语言模型上有效提升了攻击提示的多样性和有效性，相较于现有方法，攻击提示的有效性提高了约30%，多样性提升了25%。这些结果表明，Jailbreak-R1在自动化红队探索中具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括大型语言模型的安全性检测、自动化攻击生成以及红队演练等。通过提升红队探索的效率，Jailbreak-R1为LLMs的安全性提供了新的保障手段，未来可能在网络安全、AI伦理等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) grow in power and influence, ensuring their safety and preventing harmful output becomes critical. Automated red teaming serves as a tool to detect security vulnerabilities in LLMs without manual labor. However, most existing methods struggle to balance the effectiveness and diversity of red-team generated attack prompts. To address this challenge, we propose \ourapproach, a novel automated red teaming training framework that utilizes reinforcement learning to explore and generate more effective attack prompts while balancing their diversity. Specifically, it consists of three training stages: (1) Cold Start: The red team model is supervised and fine-tuned on a jailbreak dataset obtained through imitation learning. (2) Warm-up Exploration: The model is trained in jailbreak instruction following and exploration, using diversity and consistency as reward signals. (3) Enhanced Jailbreak: Progressive jailbreak rewards are introduced to gradually enhance the jailbreak performance of the red-team model. Extensive experiments on a variety of LLMs show that \ourapproach effectively balances the diversity and effectiveness of jailbreak prompts compared to existing methods. Our work significantly improves the efficiency of red team exploration and provides a new perspective on automated red teaming.