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推理模型从“投毒”对话中学会安全行为

2026年9月29日 08:30

当更早的聊天消息能够引导模型的思考时，仅凭推理模型最新的问题无法判断其安全性。论文作者使用反对齐的对话示例，将 GPT-oss-20B 的不安全回答率推高至 78.75%。如果模型经过针对“投毒”历史记录的训练，且不受信任的输入无法冒充特权角色，那么医院服务台就能安全处理误导性的设备记录。

当你一次只给聊天机器人一个请求时，它可能看起来很安全。但如果产品会把更早的消息带入下一次回答，这种信心就会减弱。用户、连接的工具或检索到的文档，都可能在这段历史记录中加入误导性指令或完整示例。随后，模型可能会对有害请求给出不安全的回答，也可能拒绝一个无害的请求。只围绕最新提示构建的安全检查，已经无法检查完整的对话。

为什么对话很重要

长上下文模型会把更早的文本作为判断如何回答后续文本的依据。因此，过去的对话不只是记录，也可以像一组指令一样发挥作用。工具输出、共享历史记录、检索到的文档和示范，都可能成为引导模型的渠道。

推理模型又增加了一个可以被引导的地方。它们不仅会生成最终答案，还会使用一个中间推理过程。论文中的攻击，会在新问题之前放入包含“反对齐”推理轨迹的早期对话——这些示例会把模型引向偏离其预期安全行为的方向。模型可能会照搬历史记录中看到的模式。

这会造成两类失败。有害请求可能得到不安全的回答；无害请求也可能因为早期示例让模型过于谨慎而遭到拒绝。过度拒答不只是令人烦恼。一个拒绝处理无害工作的系统，无法在医疗、教育、客户支持或软件开发中可靠地提供帮助。

先污染历史记录，再针对它进行训练

作者把他们的推理时攻击称为 SRCF，即 Steering Reasoning via Counter-Aligned Few-shot Conversations（通过反对齐少样本对话引导推理）。它只需要一个灵活的聊天界面，不需要模型的权重、梯度或内部状态。

在测试中，加入这些“投毒”示例改变了四个推理模型的行为。当历史记录包含 16 个 SRCF 示例时，GPT-oss-20B 的不安全最终回答率达到报告中的 78.75%。同一种方法也可以把模型推向相反的方向：在同样包含 16 个示例时，DSQwen3-8B 拒绝了 76.6% 的受测无害提示，而 GPT-oss-20B 拒绝了 36.0%。

拟议中的防御方法称为 ARCF。它不是试图隐藏推理轨迹，而是在训练后示例中加入类似的反对齐对话，同时保留正确、安全的回答作为目标。这样，模型就会学会：即使此前的历史记录把它引向别处，也要恢复预期的行为。

作者使用 2,000 个提示进行训练，其中有害和无害案例各占一半，并测试了几种训练方法。他们报告称，在测试的方法中，GRPO-ARCF 在安全性、避免不必要的拒答和实用性之间取得了最佳的总体平衡。他们对安全性和拒答的判断来自另一个模型 GPT-oss-safeguard-20B。

Refer to caption — Figure 1: Illustration of proposed SRCF attack and ARCF post-training framework. Left panel: Under the SRCF attack, the input queries are prepended by a few-shot conversations that contain counter-aligned CoTs, leading to over-refusal for benign queries or unsafe generation for harmful queries. Right panel: ARCF improves both helpfulness and safety of LRMs by training the model to recover correct behavior from counter-aligned few-shot conversations under aligned supervision. However, large context windows significantly expand the attack surface of LRMs in few-shot conversational settings. Adversaries can inject harmful instructions or responses in prepended conversations, which may subsequently influence the model’s reasoning behavior and response. Despite this risk, most existing adversarial studies on LRMs [15](https://arxiv.org/html/#bib.bib48); [5](https://arxiv.org/html/#bib.bib49); [25](https://arxiv.org/html/#bib.bib46); [34](https://arxiv.org/html/#bib.bib43); [60](https://arxiv.org/html/#bib.bib47); [32](https://arxiv.org/html/#bib.bib42) mainly manipulate the input query in isolation, while largely ignoring the expanded attack surface introduced by conversational context. Separately, the prior few-shot jailbreaking works [44](https://arxiv.org/html/#bib.bib41); [62](https://arxiv.org/html/#bib.bib40); [41](https://arxiv.org/html/#bib.bib30) focus on standard LLMs, whose chat templates do not support adding explicit CoT traces in conversations. Therefore, it remains unclear whether LRMs can preserve safety and helpfulness when their own few-shot conversations contain counter-aligned CoT traces. 出处: Alignment of LRMs via Counter-Aligned Few-Shot Conversation Exposure（arXiv）

更安全的聊天可能是什么样

在医院服务台，一名护士可以粘贴一份故障设备的长篇记录，并获得故障排查步骤，而不是因为文本前面出现了误导性示例就被一概拒绝。这就是它在实践中的价值：安全性将覆盖模型收到的整段对话，而不只是最后一个问题。

但这个未来取决于训练是否与界面相匹配。ARCF 可以提高模型抵御开发者已经准备应对的攻击模式的能力，但并不能证明它能防护每一种消息格式、模型界面或新型攻击。开发者需要找出用户和连接的工具能够注入哪些上下文格式，然后针对具有代表性的对抗性历史记录进行训练。服务还需要阻止不受信任的用户或工具冒充特权对话角色。

如果这一结果能在不同模型和真实聊天产品中成立，那么抵御被污染的历史记录就会成为训练后要求，而不再只是一个过滤提示的功能。长上下文仍然有用，但必须被视为模型安全边界的一部分。

来源

Alignment of LRMs via Counter-Aligned Few-Shot Conversation Exposure