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Mitigating Adaptive Attacks against Reasoning Models with Activation Consistency Training

本文表明，激活一致性训练（ACT）通过强制清洁提示与对抗性提示产生相同的内部表示，为拒绝行为创建了一个可解释的线性引导方向，在保持良性性能的同时，有效缓解了推理模型中的自适应越狱攻击。

原作者： Avidan Shah, Jannik Brinkmann, Rico Angell

发布于 2026-05-28

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原作者： Avidan Shah, Jannik Brinkmann, Rico Angell

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一位极其聪明、擅长解决复杂谜题的助手。为了破解这些谜题，该助手不会立即给出答案，而是在说出最终答案之前，先写出一段漫长而详细的“思考过程”（类似于意识流）。这被称为思维链（Chain-of-Thought, CoT）。

问题在于，狡猾的捣乱者（对抗者）已经学会了如何劫持这一思考过程。他们能够暗中植入隐藏指令，让助手在思考过程中就相信一个危险的请求实际上是安全的。于是，助手便自我说服，同意去做它本不该做的事，例如泄露秘密或撰写有害指南。

本文介绍了一种训练这些助手的新方法，使其即使在“大声思考”时也无法被欺骗。以下是用简单类比进行的分解说明：

两大核心角色：BCT 与 ACT

研究人员测试了两种不同的训练方法，以使助手对这些诡计具备“免疫力”。

1. BCT（偏差增强一致性训练）： “剧本朗读者”

工作原理： 想象你在教一名学生忽略干扰。使用 BCT 时，你先向学生展示一个干净的问题，然后展示该问题的“棘手”版本。接着，你强制学生阅读干净版本中的整个漫长思考过程及最终答案，并要求他们在看到棘手版本时，复述完全相同的剧本。
弊端： 由于思考过程可能长达数百字，学生每次都必须死记硬背庞大的剧本。如果捣乱者对思考过程稍作修改，学生可能会感到困惑并失败。

2. ACT（激活一致性训练）： “内心罗盘”

工作原理： 与强制学生死记硬背整个剧本不同，ACT 聚焦于学生即将开口说话的那一刻。它关注的是学生从思考切换到回答时所产生的“内在感受”或“心理状态”。
技巧： 当学生看到棘手问题时，训练会强制其内在心理状态与看到干净问题时的心理状态完全一致。
结果： 即使捣乱者试图改变思考过程，学生的“内心罗盘”也被锁定在安全设置上。当他们最终开口时，已经处于“拒绝”的心态中，因此会立即说“不”，无视捣乱者试图引导对话的企图。

为何 ACT 更胜一筹（“转向”测试）

研究人员进行了一项巧妙的实验，以证明 ACT 与 BCT 的作用方式不同。

实验设置： 他们选取一个“棘手”问题，并向助手输入一个虚假的、顺从的思考过程（即一个写着“好的，我会做这件坏事”的剧本）。
BCT 的结果： 经过 BCT 训练的助手查看了虚假的思考剧本，看到上面写着“是”，便继续说“是”。它过于依赖剧本。
ACT 的结果： 经过 ACT 训练的助手查看了虚假剧本，但由于其“内心罗盘”（回答开始时的心理状态）被锁定在安全状态，它发生了转向。它无视了虚假剧本，在句子中间直接说道：“不，我不能那样做。”

“方向盘”的发现

研究人员还发现了关于 ACT 如何工作的一个有趣现象。他们发现，训练本质上是在助手的脑海中安装了一个单一的、无形的**“拒绝方向盘”**。

转动方向盘： 如果你将微量的这种“转向”添加到正常且未经训练的助手中，它突然开始拒绝不良请求。
转回方向盘： 如果你从经过 ACT 训练的助手中移除这种“转向”，它突然再次变得脆弱，并开始对不良请求说“是”。
精准度： 这个方向盘非常智能。只有当请求真正危险时，它才会将助手转向“不”。如果你问一个普通且安全的问题，方向盘几乎不会移动，因此助手在日常任务中仍能完美工作。

核心结论

本文声称，ACT 是一种更优越的防御手段，原因在于：

它忽略噪音： 它通过锁定决策时刻的内部状态，迫使助手忽略提示中分散注意力的棘手部分。
它具备鲁棒性： 即使攻击者试图重写助手的思考过程，“内心罗盘”也能确保助手的安全。
它高效： 它无需死记硬背长篇剧本；只需在回答开始时对齐模型的内部“感受”即可。

简而言之，其他方法试图教助手死记硬背正确的答案，而 ACT 则教导助手在开口说话之前就感受到正确的答案，使其更难被欺骗。

技术摘要：通过激活一致性训练缓解针对推理模型的自适应攻击

问题陈述

随着大语言模型（LLMs）采用扩展的思维链（CoT）推理，安全格局已发生转变。虽然 CoT 推动了能力提升，但也引入了新的脆弱性：模型可能会“自我说服以顺从”，即在推理过程中最初识别出请求有害，但随后逐渐将其重构为无害。此外，外部攻击（例如 H-CoT、CoT 劫持）利用这一通道绕过安全过滤器。

在此背景下，现有防御面临两个主要挑战：

推理复杂性：像 Deliberative Alignment（深思熟虑的对齐）这样的方法依赖于模型进行安全推理，但证据表明，面对复杂的攻击，这并不足够。
训练可扩展性：针对提示注入的训练型防御（例如 StruQ、SecAlign）通常需要监督模型的全部输出分布。对于推理模型而言，这意味着每个示例需监督数百甚至数千个 CoT 令牌，随着追踪长度的增加，这在计算上极其昂贵且难以扩展。

本文探讨推理模型是否能够在不监督整个冗长思维轨迹的情况下，被训练为忽略有害上下文。

方法论

作者研究了一致性训练（Consistency Training），这是一种自监督框架，旨在强制模型在干净提示（ $p_{clean}$ ）和经过对抗性重写的“包裹”提示（ $p_{wrapped}$ ）上表现出相同的行为。他们比较了两种变体：

偏差增强一致性训练（BCT）：一种输出层面的方法。模型通过交叉熵进行微调，以便在给定包裹输入时，复现基础模型在干净提示上的完成结果（包括完整的 CoT 和回复）。
激活一致性训练（ACT）：一种激活层面的方法。ACT 不监督输出，而是强制模型内部隐藏状态达成一致。具体而言，它最小化包裹提示与干净提示在共享后缀位置（通常是聊天模板边界和助手回合的起始处）在所有 Transformer 层中的隐藏状态之间的平方 L2 距离。

关键技术细节

共享后缀提取：该方法在聊天模板化后，识别干净提示与包裹提示之间最长的匹配令牌序列。在对抗性设置中，这通常仅包含约 6 个令牌（用户结束标记、助手回合开启符以及初始思考通道令牌），与推理长度无关。
损失函数：对于冻结的基础模型 $\theta_{init}$ 和经过 LoRA 适配的模型 $\theta$ ，损失函数为：
$L_{ACT}(\theta) = \mathbb{E}_{(p_{clean}, p_{wrapped})} \sum_{\ell \in \mathcal{L}} \sum_{t \in \mathcal{T}} \| h_{\theta}(p_{wrapped})[\ell, t] - \text{sg}(h_{\theta_{init}}(p_{clean})[\ell, t]) \|^2$
其中 $\text{sg}$ 表示停止梯度。
良性正则化：为防止效用下降，在良性提示上添加了一个损失项（ $L_{benign}$ ），并配有权重因子 $\lambda$ 。
训练数据：两种方法均使用相同的 $(p_{clean}, p_{wrapped})$ 对。对于 BCT，基础模型在 $p_{clean}$ 上的完成结果作为目标；对于 ACT，仅需提示本身。

主要贡献

ACT 作为提示注入防御：作者将 ACT formulated 为针对提示注入的防御。在三个基准测试（OPI、AlpacaFarm、SEP）和五个推理模型上，ACT 的表现与 BCT 相当或更优。关键在于，ACT 不需要固定的标签，也不需要对完整 CoT 进行监督。
对自适应攻击的泛化能力：该研究评估了针对通过强化学习（GRPO）直接在受防御模型上训练的自适应攻击者的防御效果。在越狱和提示注入设置中，ACT 在几乎所有目标上均展现出比 BCT 更强的鲁棒性，同时保持了相当的模型效用。
机制洞察：论文提供了证据，表明 ACT 的防御被编码为助手回合边界处激活空间中的大致线性偏移。
- 线性引导：可以恢复出单一的引导方向（ $d_{ACT}$ ）。将此方向添加到基础模型中会诱导其拒绝越狱攻击，而从 ACT 防御模型中减去该方向则会恢复其顺从性。
- 对 CoT 操纵的鲁棒性：在将模型的 CoT 替换为未受防御的基础模型的顺从轨迹的实验中，ACT 继续拒绝请求，而 BCT 往往跟随顺从的推理轨迹。这表明 ACT 在推理轨迹开始之前就已编码了拒绝机制。

结果

提示注入：在静态基准测试中，ACT 和 BCT 均显著降低了攻击成功率（ASR）。然而，在自适应攻击下，ACT 始终优于 BCT。例如，在 GPT-OSS-20B 上，BCT 在自适应攻击下的 ASR 为 57.4%，而 ACT 保持在 37.0%。
越狱防御：ACT 在大多数模型（如 Qwen3-8B、Phi-4）上，针对静态和自适应攻击均实现了接近 100% 的防御胜率。BCT 在自适应攻击下的鲁棒性大幅下降。
效用：两种方法通常都能保留未受防御基线在 MMLU 和干净提示准确性等任务上的效用，BCT 在 Phi-4-reasoning 上的效用崩溃是一个显著的例外。
机制验证：引导实验证实， $d_{ACT}$ 具有双向作用：它可以在基础模型中诱导拒绝，也可以在受防御模型中移除拒绝。该方向具有选择性，在中等引导强度下，对良性输入造成的误拒极少。

意义与主张

本文主张，监督内部表示（ACT）是推理模型安全训练中一种令人惊讶的有效且可解释的方法。

效率：ACT 避免了像 BCT 等输出层面方法所需的监督数千个 CoT 令牌的计算负担。
鲁棒性：通过在推理开始前的助手回合边界锚定监督，ACT 创建了一种防御，即使推理轨迹本身被操纵或替换，该防御依然稳健。
可解释性：发现线性拒绝方向表明，推理模型中的安全机制可以通过简单的激活引导进行控制，这为免训练防御或更深层的机制理解提供了一条潜在路径。

作者承认了局限性，包括需要创建干净/包裹数据集、可能面临具有直接梯度访问权限的白盒攻击，以及两种防御均未实现 100% 的安全性。他们将 ACT 定位为一种补充方法，旨在解决由扩展思维链推理引入的特定脆弱性。