Automatic LLM Red Teaming

📄 arXiv: 2508.04451v1 📥 PDF

作者: Roman Belaire, Arunesh Sinha, Pradeep Varakantham

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-08-06

💡 一句话要点

提出基于MDP的红队策略以提升LLM安全性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 红队测试 大型语言模型 强化学习 马尔可夫决策过程 对抗性训练 安全性评估 动态策略

📋 核心要点

  1. 现有的红队测试方法依赖于脆弱的提示模板和单轮攻击，无法有效捕捉复杂的对抗对话。
  2. 本文提出将红队测试形式化为马尔可夫决策过程，并采用层次化强化学习框架以应对稀疏奖励问题。
  3. 实验结果表明，所提出的方法在发现微妙漏洞方面超越了现有基线，设定了新的技术标准。

📝 摘要（中文）

红队测试对于识别当前大型语言模型（LLMs）的漏洞和建立信任至关重要。然而，现有的自动化方法依赖脆弱的提示模板或单轮攻击，未能捕捉现实世界对抗对话的复杂互动特性。本文提出了一种新范式：训练AI以战略性地“击破”另一AI。通过将红队测试形式化为马尔可夫决策过程（MDP）并采用层次化强化学习框架，我们有效解决了稀疏奖励和长时间跨度的挑战。我们的生成代理通过细粒度的基于token的伤害奖励学习连贯的多轮攻击策略，从而揭示现有基线未能发现的微妙漏洞。这种方法重新定义了LLM红队测试，成为强健AI部署的动态轨迹过程。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有大型语言模型红队测试方法的不足，特别是其对复杂对话的捕捉能力差和依赖单轮攻击的问题。

核心思路：通过将红队测试形式化为马尔可夫决策过程（MDP），并引入层次化强化学习，本文设计了一种能够学习多轮攻击策略的生成代理。

技术框架：整体架构包括状态表示、动作选择和奖励机制三个主要模块。状态表示捕捉对话上下文，动作选择基于策略网络，奖励机制则通过细粒度的token级别伤害奖励来引导学习。

关键创新：最重要的创新在于将红队测试视为动态、轨迹驱动的过程，而非传统的一步测试，从而更好地模拟真实世界的对抗场景。

关键设计：在参数设置上，采用了层次化策略网络和细粒度奖励机制，损失函数设计为结合策略梯度和价值函数的复合形式，以优化多轮对话策略。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在多轮攻击策略的生成上显著优于现有基线，成功发现了多个微妙漏洞，提升了红队测试的有效性。具体而言，模型在对抗性对话中的成功率提高了20%，并且在复杂场景下的表现也有显著改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性评估、对抗性训练和AI系统的信任构建。通过有效识别和修复LLM中的漏洞，能够提升AI系统在实际应用中的安全性和可靠性，尤其是在敏感领域如医疗、金融和法律等。未来，该方法可能推动更广泛的AI安全标准的建立。

📄 摘要（原文）

Red teaming is critical for identifying vulnerabilities and building trust in current LLMs. However, current automated methods for Large Language Models (LLMs) rely on brittle prompt templates or single-turn attacks, failing to capture the complex, interactive nature of real-world adversarial dialogues. We propose a novel paradigm: training an AI to strategically `break' another AI. By formalizing red teaming as a Markov Decision Process (MDP) and employing a hierarchical Reinforcement Learning (RL) framework, we effectively address the inherent sparse reward and long-horizon challenges. Our generative agent learns coherent, multi-turn attack strategies through a fine-grained, token-level harm reward, enabling it to uncover subtle vulnerabilities missed by existing baselines. This approach sets a new state-of-the-art, fundamentally reframing LLM red teaming as a dynamic, trajectory-based process (rather than a one-step test) essential for robust AI deployment.