TRIDENT: Enhancing Large Language Model Safety with Tri-Dimensional Diversified Red-Teaming Data Synthesis

📄 arXiv: 2505.24672v1 📥 PDF

作者: Xiaorui Wu, Xiaofeng Mao, Fei Li, Xin Zhang, Xuanhong Li, Chong Teng, Donghong Ji, Zhuang Li

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出TRIDENT以增强大型语言模型的安全性

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

关键词: 大型语言模型 安全性 数据集构建 风险评估 自然语言处理 自动化生成 恶意内容

📋 核心要点

  1. 现有的安全对齐数据集在风险覆盖方面存在不足，主要集中于词汇多样性，忽略了恶意意图和越狱策略等重要维度。
  2. 本文提出TRIDENT，一个自动化管道，利用角色驱动的零样本生成方法，系统性地生成多样化的指令，覆盖多个风险维度。
  3. 通过在TRIDENT-Edge上微调Llama 3.1-8B，实验结果显示有害评分平均降低14.29%，攻击成功率降低20%，显著提升了模型的安全性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中表现出色，但仍然容易生成有害内容或被恶意利用。尽管已有安全对齐数据集通过监督微调（SFT）来降低这些风险，但现有数据集往往缺乏全面的风险覆盖，主要集中在词汇多样性上，而忽视了其他关键维度。为了解决这一局限性，本文提出了一种新颖的分析框架，系统地衡量对齐数据集在词汇多样性、恶意意图和越狱策略三个维度的风险覆盖。我们进一步引入TRIDENT，一个自动化管道，利用基于角色的零样本LLM生成，产生涵盖这些维度的多样化和全面的指令。最终生成了两个数据集：TRIDENT-Core和TRIDENT-Edge，分别包含26,311个和18,773个示例。对Llama 3.1-8B进行TRIDENT-Edge微调，显示出显著改善，平均减少14.29%的有害评分，攻击成功率降低20%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成有害内容时的安全性问题，现有方法主要关注词汇多样性，缺乏对恶意意图和越狱策略的全面覆盖。

核心思路：提出TRIDENT，通过角色驱动的零样本生成，系统性地生成多样化的指令，以全面覆盖安全对齐数据集中的风险维度。

技术框架：TRIDENT的整体架构包括数据生成模块、风险评估模块和数据集构建模块。数据生成模块负责生成多样化的指令，风险评估模块则对生成的指令进行风险分析，最后构建出TRIDENT-Core和TRIDENT-Edge数据集。

关键创新：TRIDENT的核心创新在于引入了三维风险覆盖分析框架，系统性地评估数据集在多个维度的表现，超越了传统方法的局限。

关键设计：在数据生成过程中，采用了基于角色的生成策略，结合特定的损失函数和评估指标，以确保生成指令的多样性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，微调后的Llama 3.1-8B在TRIDENT-Edge数据集上表现优异，平均有害评分降低了14.29%，攻击成功率降低了20%。这些结果表明TRIDENT在提升大型语言模型安全性方面的有效性，显著优于基于WildBreak数据集的最佳基线模型。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性要求高的自然语言处理任务，如内容审核、聊天机器人和自动化客服系统。通过增强大型语言模型的安全性，TRIDENT能够有效降低模型生成有害内容的风险，提升用户信任度和系统可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) excel in various natural language processing tasks but remain vulnerable to generating harmful content or being exploited for malicious purposes. Although safety alignment datasets have been introduced to mitigate such risks through supervised fine-tuning (SFT), these datasets often lack comprehensive risk coverage. Most existing datasets focus primarily on lexical diversity while neglecting other critical dimensions. To address this limitation, we propose a novel analysis framework to systematically measure the risk coverage of alignment datasets across three essential dimensions: Lexical Diversity, Malicious Intent, and Jailbreak Tactics. We further introduce TRIDENT, an automated pipeline that leverages persona-based, zero-shot LLM generation to produce diverse and comprehensive instructions spanning these dimensions. Each harmful instruction is paired with an ethically aligned response, resulting in two datasets: TRIDENT-Core, comprising 26,311 examples, and TRIDENT-Edge, with 18,773 examples. Fine-tuning Llama 3.1-8B on TRIDENT-Edge demonstrates substantial improvements, achieving an average 14.29% reduction in Harm Score, and a 20% decrease in Attack Success Rate compared to the best-performing baseline model fine-tuned on the WildBreak dataset.