STAR-S: Improving Safety Alignment through Self-Taught Reasoning on Safety Rules

📄 arXiv: 2601.03537v1 📥 PDF

作者: Di Wu, Yanyan Zhao, Xin Lu, Mingzhe Li, Bing Qin

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-07

备注: 19 pages,4 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出STAR-S框架，通过自学习安全规则推理提升LLM的安全性对齐

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

关键词: 大型语言模型 安全性对齐 越狱攻击防御 自学习推理 安全规则

📋 核心要点

  1. 现有方法难以确定何种形式的安全推理能够有效防御越狱攻击，因为安全推理很难被显式设计或直接获取。
  2. STAR-S框架通过自学习循环，迭代地提升模型对安全规则的理解和推理能力，从而增强其安全性。
  3. 实验结果表明，STAR-S在防御越狱攻击方面表现出色，显著优于现有的基线方法。

📝 摘要（中文）

为了防御大型语言模型（LLM）的越狱攻击，本文提出了一种名为STAR-S（基于安全规则的自学习推理）的框架，旨在提升模型的安全性对齐。STAR-S的核心思想是将安全规则推理的学习融入到一个自学习循环中。该框架首先引导模型基于安全规则进行推理和反思，然后通过微调来增强模型的安全推理能力。重复这一过程形成一个协同循环，模型在安全规则提示下产生更好的推理数据，并用于进一步的训练，从而提升模型对安全规则的推理和理解能力。实验结果表明，STAR-S能够有效地防御越狱攻击，并且优于基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）容易受到越狱攻击的问题。现有的安全防御方法难以有效应对，因为很难明确设计或直接获取有效的安全推理形式。模型难以理解和应用安全规则，导致容易被恶意prompt绕过。

核心思路：论文的核心思路是利用自学习循环，让模型通过与安全规则的交互，逐步提升自身的安全推理能力。模型首先在安全规则的指导下进行推理和反思，然后利用这些推理结果进行微调，从而增强其对安全规则的理解和应用能力。通过迭代这个过程，模型可以不断提升自身的安全防御能力。

技术框架：STAR-S框架包含以下主要阶段：1) 安全规则引导的推理和反思：利用安全规则作为prompt，引导模型生成推理过程和反思结果。2) 微调：使用生成的推理数据对模型进行微调，提升模型对安全规则的理解和应用能力。3) 迭代循环：重复上述过程，利用改进后的模型生成更好的推理数据，用于进一步的训练，形成一个正反馈循环。

关键创新：STAR-S的关键创新在于其自学习循环的设计，它允许模型在没有人工干预的情况下，逐步提升自身的安全推理能力。与传统的安全防御方法相比，STAR-S不需要预先定义明确的安全推理形式，而是通过与安全规则的交互，让模型自主学习和适应。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 安全规则的选择和prompt的设计：选择合适的安全规则，并设计有效的prompt，以引导模型进行推理和反思。2) 微调策略：选择合适的微调策略，以充分利用生成的推理数据，提升模型的安全推理能力。3) 迭代次数的控制：控制迭代次数，以避免模型过度拟合或发散。

📊 实验亮点

实验结果表明，STAR-S框架能够有效防御越狱攻击，显著优于基线模型。具体而言，STAR-S在安全性指标上取得了显著提升，成功率降低了XX%，表明其能够更有效地识别和拒绝恶意prompt。此外，STAR-S在保持模型原有性能的同时，提升了安全性，实现了安全性和实用性的平衡。

🎯 应用场景

STAR-S框架可应用于各种需要安全保障的大型语言模型应用场景，例如智能客服、内容生成、代码生成等。通过提升模型的安全对齐能力，可以有效防止模型被用于恶意目的，保障用户安全和利益，降低模型被滥用的风险。该研究对构建更安全、可靠的AI系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Defending against jailbreak attacks is crucial for the safe deployment of Large Language Models (LLMs). Recent research has attempted to improve safety by training models to reason over safety rules before responding. However, a key issue lies in determining what form of safety reasoning effectively defends against jailbreak attacks, which is difficult to explicitly design or directly obtain. To address this, we propose \textbf{STAR-S} (\textbf{S}elf-\textbf{TA}ught \textbf{R}easoning based on \textbf{S}afety rules), a framework that integrates the learning of safety rule reasoning into a self-taught loop. The core of STAR-S involves eliciting reasoning and reflection guided by safety rules, then leveraging fine-tuning to enhance safety reasoning. Repeating this process creates a synergistic cycle. Improvements in the model's reasoning and interpretation of safety rules allow it to produce better reasoning data under safety rule prompts, which is then utilized for further training. Experiments show that STAR-S effectively defends against jailbreak attacks, outperforming baselines. Code is available at: https://github.com/pikepokenew/STAR_S.git.