Chain-of-Thought Driven Adversarial Scenario Extrapolation for Robust Language Models

📄 arXiv: 2505.17089v2 📥 PDF

作者: Md Rafi Ur Rashid, Vishnu Asutosh Dasu, Ye Wang, Gang Tan, Shagufta Mehnaz

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-11-15)

备注: 19 pages, 5 figures. Accepted in AAAI 2026

💡 一句话要点

提出对抗场景外推方法以增强语言模型的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对抗学习 语言模型 鲁棒性 思维链 安全性 自然语言处理 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在面对多种安全威胁时表现出脆弱性，现有防御措施往往无法有效应对多样化的攻击。
  2. 本文提出的对抗场景外推（ASE）方法，通过思维链推理引导模型自生成潜在对抗场景并制定防御策略。
  3. 实验结果显示，ASE在对抗问答任务中准确率达到92-99%，越狱攻击成功率接近零，偏见评分显著降低。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现出令人印象深刻的能力，但仍然面临越来越多的安全风险，包括越狱、毒性内容、幻觉和偏见等。现有防御措施往往仅针对单一威胁类型，或采取僵化的拒绝策略，牺牲用户体验，无法在多样化和新颖攻击中实现泛化。本文提出了一种新颖的推理时计算框架——对抗场景外推（ASE），利用思维链（CoT）推理来同时增强LLM的鲁棒性和无缝性。ASE引导LLM通过自生成过程思考潜在的对抗场景，并在生成用户查询的响应之前制定防御策略。对四个对抗基准和四个最新LLM的全面评估表明，ASE实现了近零的越狱攻击成功率和最低的毒性，同时将直接拒绝率降低到4%以下。ASE在鲁棒性与无缝性权衡上超越了六种最先进的防御方法，在对抗问答中准确率达到92-99%，偏见评分降低4-10倍。通过将对抗感知转化为内在的认知过程，ASE为安全和自然的人机交互设定了新范式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对多种对抗攻击时的脆弱性，现有方法往往只能针对单一威胁，无法有效应对复杂的攻击场景。

核心思路：论文提出的ASE方法通过思维链推理，促使模型在生成用户响应之前，主动思考潜在的对抗场景并制定相应的防御策略，从而提升模型的鲁棒性和用户体验。

技术框架：ASE的整体架构包括多个模块：首先，模型生成潜在的对抗场景；其次，基于这些场景制定防御策略；最后，生成最终的用户响应。

关键创新：ASE的核心创新在于将对抗感知转化为模型的内在认知过程，这一设计使得模型在面对新颖攻击时能够更灵活地应对，而不是简单地拒绝或忽略。

关键设计：在技术细节上，ASE采用了特定的损失函数来平衡鲁棒性与无缝性，并在模型训练中引入了多样化的对抗场景，以增强模型的适应能力。通过这些设计，ASE显著提升了模型在复杂环境下的表现。

📊 实验亮点

实验结果表明，ASE在对抗问答任务中准确率达到92-99%，越狱攻击成功率接近零，直接拒绝率降低到4%以下。此外，ASE在偏见评分上表现出4-10倍的降低，显著优于六种现有的防御方法，展示了其在鲁棒性与无缝性权衡上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全敏感的对话系统、内容生成平台以及任何需要与用户进行自然交互的人工智能应用。通过提升语言模型的鲁棒性，ASE能够有效降低安全风险，增强用户信任，从而在实际应用中具有重要价值和深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit impressive capabilities, but remain susceptible to a growing spectrum of safety risks, including jailbreaks, toxic content, hallucinations, and bias. Existing defenses often address only a single threat type or resort to rigid outright rejection, sacrificing user experience and failing to generalize across diverse and novel attacks. This paper introduces Adversarial Scenario Extrapolation (ASE), a novel inference-time computation framework that leverages Chain-of-Thought (CoT) reasoning to simultaneously enhance LLM robustness and seamlessness. ASE guides the LLM through a self-generative process of contemplating potential adversarial scenarios and formulating defensive strategies before generating a response to the user query. Comprehensive evaluation on four adversarial benchmarks with four latest LLMs shows that ASE achieves near-zero jailbreak attack success rates and minimal toxicity, while slashing outright rejections to <4%. ASE outperforms six state-of-the-art defenses in robustness-seamlessness trade-offs, with 92-99% accuracy on adversarial Q&A and 4-10x lower bias scores. By transforming adversarial perception into an intrinsic cognitive process, ASE sets a new paradigm for secure and natural human-AI interaction.