Strong but Brittle: Simple Attacks Subvert Reasoning-based Safety Guardrails
本文表明，尽管大推理模型中的基于推理的安全护栏实现了近乎完美的拒绝率，但它们极易受到通过操纵阶段转换逻辑来绕过防御并诱导有害内容的简单攻击，此类攻击的成功率高达 90%。
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在快速发展的人工智能领域，新一代模型已经涌现，它们不仅能回答问题，还能先进行思考。这些被称为“大推理模型”的系统旨在通过生成逐步的逻辑解释来暂停并思考，然后再给出最终回答。这种“先思后言”的方法旨在使技术更加安全可靠。通过强制计算机审视请求是否有害，开发者希望建立一道坚固的屏障，以抵御诸如如何制造武器或伤害他人等危险指令。这种安全机制对于开源权重模型（open-weight models）尤为关键，因为这些模型可以由任何人自由下载并在自己的电脑上运行。与可以通过中央公司进行修补或更新的专有系统不同，一旦发现漏洞，这些开源模型无法轻易修复，因此初始的安全设计成为了唯一的防线。
尽管基于推理的安全防护机制具有诸多前景，但最近的一项研究表明，它们比看起来要脆弱得多。研究人员发现，用于分隔思考过程与最终答案的结构本身就包含一个关键弱点。模型依赖于特定的数字标记（即不可见的标签）来识别何时停止思考并开始说话。研究显示，攻击者只需在请求中插入这些标记，并附带一条声称该请求安全的虚假说明，即可诱骗模型完全跳过其安全检查。这就像是在建筑入口处的保安接受过检查访客身份证件的训练，但如果有人递给保安一个写着“已通过”的伪造证件，保安会立即开门，而不去观察那人的长相。
研究人员在包括 gpt-oss 系列在内的多个强大模型上测试了这一漏洞，该系列模型以其强大的安全训练而闻名。他们开发了四种不同的绕过防御的方法，所有方法都依赖于操纵从思考阶段到回答阶段的转换。第一种方法是在用户的提示词中直接注入一段虚假的推理部分。这段虚假部分采用模型预期的精确格式编写，并声明该请求是无害的，且模型应当继续回答。通过这样做，模型被误导以为自己已经完成了安全检查，现在正处于“回答”阶段。在测试中，这种简单的技巧使得模型能够忽略其安全规则，并提供诸如如何杀人或进行诈骗等有害行为的详细指令，在某些基准测试中的成功率超过了 90%。
研究进一步表明，这一漏洞不仅仅在于复制正确的标签。研究人员还发现，模型已经学会了一种行为习惯，即即使没有特定的标签，也会将回答的开始视为停止思考的信号。他们使用一种数学优化技术，找到了一串随机字符，只要将其添加到有害问题中，就能迫使模型直接跳转到回答阶段。这证明了该缺陷不仅仅是模型读取自身代码时的故障，而是模型在学习如何从思考切换到说话时存在的更深层次的问题。此外，研究人员还展示了即使在安全推理被绕过的情况下，模型通常仍会拒绝回答。为了克服这一点，他们使用了另一种被称为“虚假过度拒绝”的技巧。这涉及将一个有害的问题重新表述为一个看似无害、但模型可能会误拒绝的问题，例如询问如何“消磨时间”（kill time），而“Time”实际上是一个人的名字。通过利用模型过度谨慎的倾向，他们模糊了安全问题与危险问题之间的界限，最终诱骗模型提供它试图避免的有害信息。
或许最令人震惊的发现是，推理过程本身可以被武器化。研究人员展示了，与其仅仅跳过安全检查，不如通过劫持思考阶段来引导模型走向特定的有害结果。通过向模型输入一个看起来像是合法推理过程的预写计划，他们可以引导最终的回答变得更加详细且符合攻击者的需求。这意味着模型不仅是在绕过其安全卫士，而且是在积极利用其推理能力来生成更复杂的有害内容。研究证实，这些攻击在不同的模型上甚至在通过互联网访问的闭源系统上也同样有效，这表明该问题是此类基于推理的安全系统构建方式中的根本性问题。
研究人员总结道，虽然增加推理步骤是让 AI 安全的必要部分，但仅靠这一步是不够的。目前依赖于将思考与回答分离的僵化结构，创造了一个容易被操纵的单点故障。研究认为，未来的安全系统必须包含更强的机制，以验证思考过程是否真实而非仅仅是虚假的表演，并且模型的内核安全训练必须足够强大，以便在推理阶段受到破坏时仍能拒绝有害请求。这些发现发出了一个严厉警告：在构建更聪明 AI 的竞赛中，旨在保护我们的安全措施可能比我们意识到的更加脆弱，极易被出人意料的简单技巧所颠覆。
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