Взломщик в системе: уязвимости децентрализованного обучения языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует, как злоумышленники могут незаметно манипулировать поведением больших языковых моделей, внедряя специально разработанные данные в процессе обучения.

Возвраты, полученные в базовом сценарии с честными участниками, контрастируют с результатами двух типов атак – вертикальной и горизонтальной – при использовании стратегии «All Hail to the Thief», демонстрируя уязвимость системы к различным векторам атак и подчеркивая необходимость комплексной защиты.

Анализ атак и методов защиты в децентрализованном обучении с подкреплением (DRL) для больших языковых моделей.

Несмотря на перспективность децентрализованного обучения с подкреплением для больших языковых моделей, безопасность таких систем остается недостаточно изученной. В работе ‘Hail to the Thief: Exploring Attacks and Defenses in Decentralised GRPO’ исследуются уязвимости децентрализованной оптимизации политик на основе групп (GRPO) к целенаправленным атакам. Показано, что злоумышленники могут успешно отравлять локальное обучение моделей, внедряя вредоносные токены в ответы, добиваясь 100% успеха в некоторых сценариях уже через 50 итераций. Возможно ли разработать эффективные механизмы защиты, гарантирующие надежность децентрализованных систем обучения языковых моделей в условиях потенциальных атак?

Постобработка LLM: Путь к Совершенству

Крупные языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности, однако для соответствия желаемому поведению и улучшения рассуждений требуется дополнительная настройка. Эта постобработка критически важна для практического применения моделей. Традиционные методы, несмотря на эффективность, могут быть вычислительно затратными и склонными к переобучению, особенно при работе с моделями, содержащими миллиарды параметров. Обучение с подкреплением (RL) – перспективный подход, однако его применение сопряжено с уникальными трудностями из-за сложности языковых моделей и необходимости разработки эффективных функций вознаграждения. Как и в хорошо спроектированной системе, важно учитывать все аспекты для обеспечения стабильности и надежности.

Децентрализованное Обучение: Распределенная Мощь для LLM

Децентрализованное обучение с подкреплением (RL) представляет собой совместную структуру, снижающую вычислительную нагрузку и повышающую устойчивость системы путем распределения задач обучения между различными вычислительными ресурсами. Такой подход расширяет алгоритм GRPO, используя коллективный опыт узлов для предоставления всесторонней обратной связи и достижения более надежной и эффективной стратегии обучения. Выделяют вертикальную и горизонтальную децентрализацию: вертикальная позволяет узлам специализироваться, а горизонтальная обеспечивает более надежную оценку качества ответов.

В горизонтально децентрализованном обучении с подкреплением наблюдается зависимость между алгоритмом ASR и эффективностью обучения.

Устойчивость LLM: Защита от Состязательных Атак

Атакующие действия, направленные на LLM, преследуют цель внедрения вредоносного поведения. Это представляет угрозу для безопасности и надежности системы. Атаки могут быть контекстными (внедрение вредоносного контента в запрос) или вне контекстными (введение нерелевантных данных). Для оценки эффективности атак и защиты от них используются наборы данных, такие как GSM8k и OpenMathInstruct. Эксперименты показали, что атакующие действия могут успешно отравлять децентрализованные процессы обучения в стиле GRPO, подчеркивая необходимость разработки надежных механизмов защиты.

Атака на основе манипуляции уравнениями $2+2=5$ в вертикальном обучении с подкреплением с использованием модели QWEN-2.5 1.5B, обученной на наборе данных GSM8k, демонстрирует уязвимость системы к некорректным вычислениям.

Оптимизация Обучения: Модели Вознаграждения и Функции Потерь

Эффективность постобучения LLM напрямую зависит от точности модели вознаграждения, направляющей LLM к желаемым результатам. Алгоритмы, такие как GRPO, используют функцию преимущества для оценки относительной ценности действий в процессе обучения с подкреплением. Для обеспечения стабильности и обобщающей способности модели применяются методы регуляризации, такие как потеря расхождения Кульбака-Лейблера. Эти методы предотвращают чрезмерное отклонение модели от исходного состояния, способствуя предсказуемому поведению.

Алгоритм ASR демонстрирует зависимость от значений расхождения Кульбака-Лейблера, что указывает на его влияние на производительность.

Будущее LLM: Автоматизированная Оценка и Надежная Безопасность

Использование LLM в качестве судей представляет собой перспективное направление для автоматизированной оценки, снижая зависимость от аннотаторов-людей. Необходимы дальнейшие исследования для разработки более надежных механизмов защиты от состязательных атак и обеспечения честности LLM в критически важных приложениях. Децентрализованное обучение с подкреплением, в сочетании с продвинутыми техниками оценки и регуляризации, будет иметь решающее значение для раскрытия полного потенциала LLM и обеспечения их ответственного внедрения.

В сценариях горизонтальной игры «Hail to the thief» (HTTF) и вертикальной атаки $2+2=5$ использование LLM в качестве судьи позволяет повысить эффективность алгоритма ASR.

Исследование показывает, что децентрализованные системы обучения с подкреплением, используемые для больших языковых моделей, подвержены уязвимостям перед злонамеренными атаками. Особенно опасны атаки типа «отравления», когда вредоносные данные внедряются в процесс обучения, тонко манипулируя поведением модели. Как отмечает Линус Торвальдс: «Плохой дизайн — это когда решение выглядит сложным, а работает просто. Хороший дизайн — когда решение выглядит просто, а работает сложно». Аналогично, атаки на GRPO кажутся незаметными, но могут привести к непредсказуемым и нежелательным результатам, подчеркивая важность разработки надежных механизмов защиты и понимания взаимосвязи между структурой системы и ее устойчивостью к внешним воздействиям.

Что Дальше?

Представленная работа выявляет уязвимость децентрализованных систем обучения с подкреплением для больших языковых моделей к тонким манипуляциям, осуществляемым через инъекции тщательно подобранных завершений. Однако, следует признать, что продемонстрированные атаки – лишь верхушка айсберга. Вопрос заключается не в том, чтобы просто «исправить» уязвимость, а в понимании фундаментальной природы оптимизации в таких системах. Что мы на самом деле оптимизируем – соответствие обучающим данным, устойчивость к шуму, или нечто иное, более эфемерное, вроде «здравого смысла»?

Простота – не минимализм, а чёткое различение необходимого и случайного. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке метрик, позволяющих оценить не только производительность модели, но и её устойчивость к скрытым манипуляциям. Крайне важно перейти от реактивного подхода – «обнаружить атаку и залатать дыру» – к проактивному, основанному на глубоком понимании структуры системы и её влияния на поведение. Особое внимание следует уделить разработке механизмов, обеспечивающих прозрачность и подотчётность в процессе обучения.

В конечном счёте, задача состоит не в создании «непробиваемых» систем, а в принятии того факта, что любая сложная система неизбежно содержит уязвимости. Истинная безопасность заключается в способности быстро адаптироваться к новым угрозам и учиться на своих ошибках. Представленная работа – лишь первый шаг на этом долгом и сложном пути.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09780.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-15 07:18

🚀 Квантовые новости