Forewarned is Forearmed: Pre-Synthesizing Jailbreak-like Instructions to Enhance LLM Safety Guardrail to Potential Attacks

📄 arXiv: 2508.20038v3 📥 PDF

作者: Sheng Liu, Qiang Sheng, Danding Wang, Yang Li, Guang Yang, Juan Cao

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-27 (更新: 2025-09-04)

备注: EMNLP 2025 findings

💡 一句话要点

提出IMAGINE框架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 越狱攻击 数据合成 嵌入空间分析 迭代优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在面对恶意指令时仍存在脆弱性，无法有效识别未见的攻击模式，导致开发者频繁进行补丁修复。
  2. 本文提出IMAGINE框架，通过分析嵌入空间分布，合成类似越狱的指令，填补训练数据与真实攻击之间的分布差距。
  3. 实验结果表明，IMAGINE框架在多个模型上显著降低了攻击成功率，提升了模型的安全性和实用性。

📝 摘要（中文）

尽管在提升大型语言模型（LLM）拒绝恶意指令的能力方面取得了进展，但广泛使用的LLM仍然容易受到越狱攻击。新出现的攻击揭示了LLM无法识别未见恶意指令的能力，突显了训练数据与现实攻击之间的分布不匹配问题。为了解决这一挑战，本文提出了IMAGINE框架，通过嵌入空间分布分析生成类似越狱的指令，有效填补了真实越狱模式与安全对齐语料库之间的分布差距。IMAGINE采用迭代优化过程，动态演变文本生成分布，从而通过合成数据示例增强安全对齐数据分布的覆盖率。基于通过IMAGINE增强的安全对齐语料库，我们的框架在Qwen2.5、Llama3.1和Llama3.2上显著降低了攻击成功率，同时不影响其实用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在面对恶意指令时的脆弱性，现有方法无法有效识别未见的攻击模式，导致安全性不足。

核心思路：IMAGINE框架通过嵌入空间分布分析，合成类似越狱的指令，增强模型对潜在攻击的防御能力，填补训练数据与真实攻击之间的分布差距。

技术框架：IMAGINE框架包括数据合成模块和迭代优化模块。数据合成模块生成新的指令样本，迭代优化模块则动态调整生成的文本分布，以增强安全对齐数据的覆盖率。

关键创新：IMAGINE的主要创新在于其通过分析嵌入空间的分布来合成数据，区别于传统的被动补丁修复方法，主动填补了分布差距。

关键设计：在参数设置上，IMAGINE采用了动态调整的损失函数，以优化合成指令的质量和多样性，同时确保合成数据与安全对齐语料库的有效结合。具体的网络结构和细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于IMAGINE框架增强的安全对齐语料库在Qwen2.5、Llama3.1和Llama3.2模型上，攻击成功率显著降低，具体提升幅度达到XX%（具体数据需根据原文补充），同时未影响模型的实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性要求高的对话系统、内容生成平台以及任何需要防范恶意输入的自然语言处理应用。IMAGINE框架的实施可以显著提升这些系统的安全性，减少被攻击的风险，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Despite advances in improving large language model (LLM) to refuse to answer malicious instructions, widely used LLMs remain vulnerable to jailbreak attacks where attackers generate instructions with distributions differing from safety alignment corpora. New attacks expose LLMs' inability to recognize unseen malicious instructions, highlighting a critical distributional mismatch between training data and real-world attacks that forces developers into reactive patching cycles. To tackle this challenge, we propose IMAGINE, a synthesis framework that leverages embedding space distribution analysis to generate jailbreak-like instructions. This approach effectively fills the distributional gap between authentic jailbreak patterns and safety alignment corpora. IMAGINE follows an iterative optimization process that dynamically evolves text generation distributions across iterations, thereby augmenting the coverage of safety alignment data distributions through synthesized data examples. Based on the safety-aligned corpus enhanced through IMAGINE, our framework demonstrates significant decreases in attack success rate on Qwen2.5, Llama3.1, and Llama3.2 without compromising their utility.