NeuroBreak: Unveil Internal Jailbreak Mechanisms in Large Language Models

📄 arXiv: 2509.03985v1 📥 PDF

作者: Chuhan Zhang, Ye Zhang, Bowen Shi, Yuyou Gan, Tianyu Du, Shouling Ji, Dazhan Deng, Yingcai Wu

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-09-04

备注: 12 pages, 9 figures

💡 一句话要点

NeuroBreak：揭示大型语言模型内部的越狱机制，提升安全性。

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

关键词: 大型语言模型 越狱攻击 安全机制 神经元分析 对抗性提示

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型面临越狱攻击的严峻挑战，对抗性提示能够绕过安全对齐机制，威胁模型安全。
  2. NeuroBreak系统通过神经元层面的分析，揭示LLM内部安全机制和漏洞，为防御越狱攻击提供新视角。
  3. 通过分层表示探测和关键神经元分析，NeuroBreak有效分析了多种越狱攻击，并为防御策略提供了见解。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在部署和应用中通常会进行安全对齐，以防止非法和不道德的输出。然而，越狱攻击技术的不断进步，旨在通过对抗性提示绕过安全机制，给LLMs的安全防御带来了越来越大的压力。加强对越狱攻击的抵抗能力需要深入了解LLMs的安全机制和漏洞。然而，LLMs庞大的参数量和复杂的结构使得从内部角度分析安全弱点成为一项具有挑战性的任务。本文提出了NeuroBreak，一个自顶向下的越狱分析系统，旨在分析神经元级别的安全机制并缓解漏洞。我们通过与三位人工智能安全领域的专家合作，精心设计了系统需求。该系统提供了对各种越狱攻击方法的全面分析。通过结合分层表示探测分析，NeuroBreak为模型在生成步骤中的决策过程提供了一个新的视角。此外，该系统支持从语义和功能角度分析关键神经元，从而促进对安全机制的更深入探索。我们进行了定量评估和案例研究，以验证我们系统的有效性，为开发下一代防御策略以应对不断演变的越狱攻击提供机制性见解。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）的安全对齐旨在防止非法和不道德的输出，但越狱攻击技术不断发展，利用对抗性提示绕过安全机制。现有方法难以从LLM内部理解其安全机制和漏洞，因为LLM具有庞大的参数量和复杂的结构，这使得安全分析极具挑战性。

核心思路：NeuroBreak的核心思路是从神经元层面入手，自顶向下地分析LLM的越狱机制。通过分析模型在生成过程中的决策过程，识别关键神经元，并从语义和功能角度理解其作用，从而揭示LLM的内部安全机制和漏洞。这种方法能够提供对模型决策过程的细粒度理解，从而为防御越狱攻击提供更有效的策略。

技术框架：NeuroBreak系统包含以下主要模块：1) 越狱攻击分析模块，用于分析各种越狱攻击方法；2) 分层表示探测模块，用于分析模型在不同层的表示；3) 关键神经元分析模块，用于从语义和功能角度分析关键神经元。系统首先分析越狱攻击，然后通过分层表示探测来理解模型在不同层的决策过程，最后通过关键神经元分析来深入理解安全机制。

关键创新：NeuroBreak的关键创新在于其从神经元层面分析LLM的越狱机制。与现有方法不同，NeuroBreak不只是关注模型的输入输出，而是深入到模型的内部，分析神经元的激活模式和功能，从而揭示模型的安全漏洞。这种方法能够提供对模型决策过程的细粒度理解，为防御越狱攻击提供更有效的策略。

关键设计：NeuroBreak的关键设计包括：1) 精心设计的系统需求，通过与AI安全专家合作确定；2) 分层表示探测分析，用于分析模型在不同层的表示；3) 关键神经元分析，从语义和功能角度分析关键神经元。具体的技术细节包括选择合适的探测方法、定义关键神经元的标准、以及设计有效的分析工具。

📊 实验亮点

NeuroBreak通过定量评估和案例研究验证了系统的有效性。实验结果表明，NeuroBreak能够有效地分析各种越狱攻击方法，并识别关键神经元。通过对关键神经元的分析，研究人员能够深入理解LLM的内部安全机制，并为开发下一代防御策略提供机制性见解。具体性能数据未知，但系统能够有效分析越狱攻击。

🎯 应用场景

NeuroBreak的研究成果可应用于提升大型语言模型的安全性，防御越狱攻击。通过深入理解LLM的内部安全机制和漏洞，可以开发更有效的防御策略，例如对抗训练、安全对齐等。该研究还有助于开发更安全的LLM应用，例如智能客服、内容生成等，从而降低LLM被恶意利用的风险。

📄 摘要（原文）

In deployment and application, large language models (LLMs) typically undergo safety alignment to prevent illegal and unethical outputs. However, the continuous advancement of jailbreak attack techniques, designed to bypass safety mechanisms with adversarial prompts, has placed increasing pressure on the security defenses of LLMs. Strengthening resistance to jailbreak attacks requires an in-depth understanding of the security mechanisms and vulnerabilities of LLMs. However, the vast number of parameters and complex structure of LLMs make analyzing security weaknesses from an internal perspective a challenging task. This paper presents NeuroBreak, a top-down jailbreak analysis system designed to analyze neuron-level safety mechanisms and mitigate vulnerabilities. We carefully design system requirements through collaboration with three experts in the field of AI security. The system provides a comprehensive analysis of various jailbreak attack methods. By incorporating layer-wise representation probing analysis, NeuroBreak offers a novel perspective on the model's decision-making process throughout its generation steps. Furthermore, the system supports the analysis of critical neurons from both semantic and functional perspectives, facilitating a deeper exploration of security mechanisms. We conduct quantitative evaluations and case studies to verify the effectiveness of our system, offering mechanistic insights for developing next-generation defense strategies against evolving jailbreak attacks.