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Fight Fire with Fire: Defending Against Malicious RL Fine-Tuning via Reward Neutralization

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Score: 0.66
Published: at 17:18

Summary: 本文提出Reward Neutralization框架,通过训练模型生成最小信息拒绝来中和恶意RL微调的奖励信号,显著提升开源模型在攻击下的安全性。

Keywords: LLM, Reinforcement Learning, Safety Alignment, Reward Design, Fine-Tuning

Authors: Wenjun Cao

Institution(s): Independent Researcher

Problem Background

大型语言模型(LLM)通过强化学习(RL)微调显著提升能力,但这也带来了严重的安全漏洞。 作者通过实验验证,恶意RL微调可以在仅50步内破坏安全护栏,将有害内容评分从0-2提升至7-9,尤其对开源模型构成威胁,因为攻击者可直接访问参数。 现有防御方法主要针对监督微调(SFT),无法应对RL的动态反馈机制,因此亟需一种专门针对RL攻击的防御策略。

Method

Experiment

Further Thoughts

论文通过利用RL自身的优化特性构建防御机制,启发我思考是否可以设计动态奖励函数,根据攻击者行为实时调整防御策略,以应对更复杂的攻击模式。 此外,‘最小信息拒绝’的概念是否能扩展到对抗性输入(如jailbreak attacks)或数据隐私保护场景? 另一个方向是探索元学习或跨领域迁移技术,减少对每个有害领域单独训练的需求,实现更广义的防御。