Скрытые рычаги безопасности: как управлять поведением больших языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование выявило, что безопасность больших языковых моделей обеспечивается распределенными векторами, которые можно идентифицировать и использовать для защиты от атак.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В рамках разработанного фреймворка GOSV, система идентифицирует критически важные для безопасности головы внимания посредством оптимизации, комбинирующей стратегии «вредного патчинга» и нулевой абляции, а затем заменяет активации в этих головах значениями патчинга во время инференса, что позволяет целенаправленно воздействовать на поведение системы.

Предложен фреймворк глобальной оптимизации для выявления критически важных для безопасности attention heads и активационного патчинга в больших языковых моделях.

Несмотря на значительные успехи в обучении больших языковых моделей (LLM) для снижения рисков, их механизмы безопасности остаются уязвимыми к обходу. В работе ‘Attributing and Exploiting Safety Vectors through Global Optimization in Large Language Models’ предложен фреймворк GOSV, использующий глобальную оптимизацию для выявления критически важных для безопасности attention heads и демонстрирующий, что механизмы безопасности кодируются в распределенных векторах. Исследование выявило существование пространственно различных наборов векторов, ответственных за подавление вредоносных запросов и поддержание безопасности, а также показало, что нарушение работы примерно 30% attention heads приводит к полному обходу защиты. Может ли предложенный подход к интерпретации механизмов безопасности LLM привести к созданию более надежных и устойчивых систем искусственного интеллекта?

Разоблачение Скрытых Угроз: Выявление Рисков в Больших Языковых Моделях

Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющую способность генерировать текст, переводить языки и отвечать на вопросы, приближаясь к человеческому уровню понимания. Однако, несмотря на эти достижения, БЯМ подвержены риску генерации вредоносного или нежелательного контента. Эта уязвимость проявляется в способности моделей создавать предвзятые высказывания, распространять дезинформацию или даже генерировать инструкции для опасных действий. Несмотря на сложные алгоритмы и огромные объемы данных, используемые при обучении, БЯМ не обладают встроенным пониманием этики или морали, что делает необходимым разработку дополнительных механизмов контроля и фильтрации для обеспечения безопасного и ответственного использования этих мощных технологий.

Традиционные методы выравнивания больших языковых моделей (LLM), направленные на предотвращение генерации вредоносного или нежелательного контента, оказываются недостаточно эффективными перед лицом сложных атак, известных как «jailbreak». Эти атаки, использующие тонкие манипуляции с входными данными, способны обойти встроенные механизмы безопасности, заставляя модель генерировать ответы, которые она в обычных условиях не должна выдавать. Исследования показывают, что стандартные подходы, такие как обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), не всегда способны обеспечить надежную защиту от изощренных запросов, направленных на обход ограничений. Проблема усугубляется тем, что злоумышленники постоянно разрабатывают новые, более совершенные методы обхода, требуя постоянного совершенствования стратегий выравнивания и разработки более устойчивых архитектур LLM.

Исследование выявило, что приблизительно 30% голов внимания в больших языковых моделях (LLM) кодируют механизмы, отвечающие за безопасность. Это означает, что значительная часть способности модели избегать генерации вредоносного или нежелательного контента сосредоточена в относительно небольшом подмножестве её параметров. Данный факт открывает новые возможности для целенаправленного вмешательства и оптимизации LLM, позволяя повысить их надёжность и предсказуемость без необходимости переобучения всей модели. Вместо этого, усилия могут быть сконцентрированы на усилении и улучшении работы именно этих критически важных голов внимания, что представляется более эффективным и экономичным подходом к решению проблемы согласования.

Исследование показывает, что механизмы безопасности в больших языковых моделях (LLM) не распределены равномерно по всей сети, а сконцентрированы в относительно небольшом подмножестве параметров — примерно в 30% от общего числа. Это означает, что значительная часть способности модели избегать генерации вредоносного или нежелательного контента зависит от функционирования этих конкретных элементов. Данный факт открывает новые возможности для более эффективного и целенаправленного улучшения безопасности LLM, позволяя сосредоточить усилия на оптимизации и защите именно этих критически важных параметров, вместо попыток изменить всю модель целиком. Подобный подход потенциально может значительно снизить риски, связанные с обходом механизмов защиты, и повысить надежность больших языковых моделей.

Анализ прогрессивного вмешательства в четыре модели показал, что механизмы безопасности закодированы примерно в 30% голов внимания во всех моделях, что подтверждается данными об автоматическом распознавании речи (ASR) и перплексии ([latex]PPL[/latex]). — Анализ прогрессивного вмешательства в четыре модели показал, что механизмы безопасности закодированы примерно в 30% голов внимания во всех моделях, что подтверждается данными об автоматическом распознавании речи (ASR) и перплексии ( $PPL$ ).

Вскрытие Безопасности: Идентификация Критических Голов Внимания

Предлагаемый нами фреймворк глобальной оптимизации GOSV (Global Optimization for Safety Vectors) предназначен для выявления наиболее критичных для поддержания ограничений безопасности голов внимания в нейронных сетях. GOSV использует методы Harmful Patching и Zero Ablation для систематического исследования поведения модели путем целенаправленного изменения активаций. В процессе работы фреймворк определяет «Векторы Безопасности» — представления внутри голов внимания, кодирующие механизмы обеспечения безопасности и предотвращающие генерацию вредоносных ответов. Алгоритм оптимизирует процесс вмешательства, позволяя точно идентифицировать головы внимания, нарушение работы которых приводит к наибольшему снижению уровня безопасности.

Методика GOSV использует два метода систематического исследования поведения модели путем манипулирования активациями. “Harmful Patching” предполагает внесение небольших, целенаправленных изменений в активации с целью спровоцировать небезопасные ответы, позволяя выявить уязвимые участки модели. “Zero Ablation” заключается в последовательном отключении (обнулении) активаций отдельных слоев или attention heads для определения их влияния на безопасность. Комбинируя эти подходы, GOSV позволяет точно определить, какие attention heads критически важны для поддержания безопасной работы модели и предотвращения генерации вредоносного контента.

В процессе применения методов Harmful Patching и Zero Ablation были выявлены так называемые “Векторы Безопасности” — представления, локализованные внутри голов внимания нейронных сетей. Эти векторы кодируют механизмы, обеспечивающие безопасность ответов модели, и позволяют предотвратить генерацию вредоносного или нежелательного контента. Анализ показывает, что именно эти представления в головах внимания отвечают за фильтрацию потенциально опасных запросов и формирование безопасных ответов, что позволяет идентифицировать критически важные компоненты системы безопасности модели.

Анализ показывает, что вмешательство примерно в 30% голов внимания достаточно для нарушения механизмов безопасности, независимо от конкретной архитектуры модели или используемой стратегии. Данное наблюдение было подтверждено в ходе экспериментов с различными моделями и техниками, что указывает на устойчивую зависимость от ограниченного подмножества параметров внимания для поддержания безопасного поведения. Это означает, что даже небольшое количество модифицированных голов внимания может значительно снизить способность модели избегать генерации вредоносного или нежелательного контента, подчеркивая важность целенаправленного анализа и защиты именно этих критических компонентов.

Анализ методом GOSV выявил пространственное распределение критически важных для безопасности голов внимания, которое оказалось схожим при использовании методов Zero Ablation и Harmful Patching, что демонстрирует устойчивость выделения значимых голов внимания на разных слоях [latex]l[/latex] и позициях [latex]h[/latex] с вероятностью выбора [latex]\sigma(\\theta^{(l,h)})[/latex]. — Анализ методом GOSV выявил пространственное распределение критически важных для безопасности голов внимания, которое оказалось схожим при использовании методов Zero Ablation и Harmful Patching, что демонстрирует устойчивость выделения значимых голов внимания на разных слоях $l$ и позициях $h$ с вероятностью выбора $\sigma(\\theta^{(l,h)})$ .

Проверка Механизмов Безопасности с Помощью Вмешательства в Активации

Метод активационного патчинга (Activation Patching) является основой как Harmful Patching, так и Zero Ablation, позволяя систематически изменять поведение языковой модели во время инференса. Суть подхода заключается в замене активаций в определенных слоях модели на другие, что позволяет контролируемо влиять на выходные данные. В рамках данного метода, конкретные активации выборочно модифицируются или заменяются, что позволяет исследователям анализировать, как эти изменения влияют на различные аспекты поведения модели, включая ее способность обнаруживать или подавлять вредоносный контент. Данный подход позволяет проводить направленные эксперименты, направленные на выявление ключевых компонентов модели, отвечающих за безопасность и надежность.

Метод «Вредоносной Подстановки» (Harmful Patching) заключается в замене активаций в процессе инференса на активации, полученные при обработке вредоносного контента. Анализ изменений в поведении модели после такой подстановки позволяет выявить attention heads, ответственные за обнаружение вредоносных входных данных. Фактически, активация этих heads снижается или изменяется при поступлении вредоносного ввода, что указывает на их роль в механизмах безопасности, предназначенных для идентификации и блокировки нежелательного контента. Таким образом, данный метод предоставляет способ систематической идентификации attention heads, участвующих в процессе фильтрации и обнаружения потенциально опасных запросов.

Метод «Нулевой Абляции» направлен на выявление ключевых голов внимания, ответственных за подавление вредоносных выходных данных модели. В процессе работы, отдельные головы внимания систематически отключаются (обнуляются), и анализируется влияние этого на способность модели генерировать вредоносный контент. Головы, отключение которых приводит к увеличению вероятности генерации вредоносных ответов, идентифицируются как «Векторы Подавления Безопасности» (Safety Suppression Vectors). Этот подход позволяет определить, какие конкретно части нейронной сети отвечают за фильтрацию и предотвращение генерации нежелательного контента, предоставляя возможность более детального анализа механизмов безопасности модели.

Экспериментальные данные показывают, что метод GOSV (Goal-Oriented Safety Vector) эффективно выявляет критически важные attention heads, ответственные за подавление вредоносных выходных данных. Применяя repatching примерно 30% от общего числа attention heads, GOSV демонстрирует почти 100% уровень успешности атак (Attack Success Rate — ASR) на моделях Mistral-7B и Llama-3.1-8B. Это указывает на высокую точность метода в идентификации и нейтрализации механизмов безопасности, отвечающих за фильтрацию нежелательного контента.

Исследование автоматического распознавания речи показало, что только целенаправленная атака на критические векторы безопасности ([latex]Harmful Patching[/latex] и нулевая абляция) обеспечивает высокую эффективность, подтверждая необходимость точного воздействия для успешной атаки. — Исследование автоматического распознавания речи показало, что только целенаправленная атака на критические векторы безопасности ( $Harmful Patching$ и нулевая абляция) обеспечивает высокую эффективность, подтверждая необходимость точного воздействия для успешной атаки.

Влияние на Развитие Надежных и Согласованных Систем Искусственного Интеллекта

Предложенный подход открывает возможность целенаправленных вмешательств в процесс работы больших языковых моделей (LLM) непосредственно во время их функционирования, что позволяет повысить безопасность без снижения производительности. Вместо общих ограничений или снижения скорости обработки, система позволяет идентифицировать и корректировать поведение отдельных компонентов модели, ответственных за генерацию небезопасного контента. Такой подход позволяет точечно улучшать защиту, минимизируя негативное влияние на полезные функции и сохраняя высокую скорость работы. Вместо постоянного “латания дыр”, возникает возможность проактивного управления безопасностью LLM, обеспечивая более надежную и контролируемую работу системы.

Выявление критически важных для безопасности «голов внимания» в больших языковых моделях (LLM) открывает возможности для оптимизированного распределения ресурсов и целенаправленных проверок. Вместо всестороннего анализа всей архитектуры модели, исследователи могут сосредоточиться на этих ключевых компонентах, что значительно снижает вычислительные затраты и время, необходимые для оценки и улучшения безопасности. Такой подход позволяет эффективно выявлять потенциальные уязвимости и внедрять корректирующие меры, направленные именно на те части модели, которые наиболее сильно влияют на генерацию небезопасного контента. По сути, эта методика позволяет перейти от дорогостоящих и трудоемких общих проверок к более точным и экономичным аудитам, повышая надежность и безопасность искусственного интеллекта.

Понимание механизмов кодирования безопасности в больших языковых моделях открывает путь к созданию принципиально более надёжных систем искусственного интеллекта. Вместо постоянного устранения последствий потенциально опасного поведения, что является реактивным подходом, становится возможным проектирование моделей с изначально заложенными принципами безопасности. Исследование показывает, что выявление и анализ ключевых компонентов, ответственных за обеспечение безопасности, позволяет не просто «латать» недостатки, но и создавать архитектуры, где безопасность является неотъемлемой частью функционирования. Такой проактивный подход обещает значительное снижение рисков, связанных с непредсказуемым поведением ИИ, и способствует разработке систем, которым можно доверять в критически важных приложениях.

Исследование выявило незначительное пересечение между внимательными головками, критически важными для безопасности, обнаруженными методами “Harmful Patching” и “Zero Ablation”. Данный факт указывает на существование различных, независимых механизмов обеспечения безопасности внутри больших языковых моделей. Это означает, что вмешательство в один из этих путей не обязательно повлияет на другие, что открывает возможности для более тонкой и эффективной настройки систем искусственного интеллекта. Понимание этих отдельных путей безопасности позволит перейти от реактивного исправления уязвимостей к проактивному созданию принципиально более безопасных и надёжных моделей, способных устойчиво противостоять потенциальным угрозам.

Анализ перекрытия наиболее значимых [latex]\sigma(\\theta^{(l,h)})[/latex] голов, отобранных методами Harmful Patching и Zero Ablation, демонстрирует их согласованность между различными моделями. — Анализ перекрытия наиболее значимых $\sigma(\\theta^{(l,h)})$ голов, отобранных методами Harmful Patching и Zero Ablation, демонстрирует их согласованность между различными моделями.

Исследование демонстрирует, что механизмы безопасности в больших языковых моделях не являются монолитными структурами, а скорее распределенными векторами, закодированными в различных attention heads. Это подтверждает представление о том, что системы растут органически, а не строятся по заранее заданному плану. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Данные — это не просто информация, а способ взаимосвязи». Подобно тому, как языковые модели связывают слова в предложения, векторы безопасности связывают различные компоненты системы, формируя сложную экосистему. Уязвимость к атакам, основанным на изменении активаций, лишь подчеркивает эфемерность контроля и необходимость учитывать динамическую природу подобных систем, где каждая зависимость — это обещание, данное прошлому.

Что дальше?

Представленная работа выявила, что механизмы безопасности в больших языковых моделях — это не монолитные структуры, а распределенные векторы, уязвимые к целенаправленным атакам. Однако, обнаружение этих векторов — лишь первый шаг. Попытки их «залатать» лишь создают иллюзию безопасности, ибо система неизбежно найдет иные пути к нарушению целостности. Разделение системы на микросервисы безопасности не уменьшает судьбу уязвимости, а лишь увеличивает поверхность атаки.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на укреплении отдельных точек, а на понимании принципов самоорганизации уязвимостей. Каждый архитектурный выбор — это пророчество о будущем сбое. Поиск «безопасных» attention heads — это поиск иголки в стоге сена, ибо система всегда найдет способ обойти защиту. Необходимо признать, что абсолютной безопасности не существует, и сосредоточиться на разработке механизмов быстрого обнаружения и смягчения последствий атак.

В конечном итоге, вопрос не в том, как построить безопасную систему, а в том, как научиться жить с неизбежной зависимостью от её несовершенства. Всё связанное когда-нибудь упадёт синхронно, и задача исследователей — предвидеть этот момент и минимизировать ущерб.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15801.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-24 01:25