Safety alignment is often conceptualized as a monolithic process wherein harmfulness detection automatically triggers refusal. However, the persistence of jailbreak attacks suggests a fundamental mechanistic decoupling. We propose the \textbf{\underline{D}}isentangled \textbf{\underline{S}}afety \textbf{\underline{H}}ypothesis \textbf{(DSH)}, positing that safety computation operates on two distinct subspaces: a \textit{Recognition Axis} ($\mathbf{v}_H$, ``Knowing'') and an \textit{Execution Axis} ($\mathbf{v}_R$, ``Acting''). Our geometric analysis reveals a universal ``Reflex-to-Dissociation'' evolution, where these signals transition from antagonistic entanglement in early layers to structural independence in deep layers. To validate this, we introduce \textit{Double-Difference Extraction} and \textit{Adaptive Causal Steering}. Using our curated \textsc{AmbiguityBench}, we demonstrate a causal double dissociation, effectively creating a state of ``Knowing without Acting.'' Crucially, we leverage this disentanglement to propose the \textbf{Refusal Erasure Attack (REA)}, which achieves State-of-the-Art attack success rates by surgically lobotomizing the refusal mechanism. Furthermore, we uncover a critical architectural divergence, contrasting the \textit{Explicit Semantic Control} of Llama3.1 with the \textit{Latent Distributed Control} of Qwen2.5. The code and dataset are available at https://anonymous.4open.science/r/DSH.


翻译:安全对齐常被概念化为一个单一过程,其中有害性检测自动触发拒绝。然而,越狱攻击的持续存在表明存在根本性的机制解耦。我们提出**分离安全假说(DSH)**,认为安全计算在两个不同的子空间上运行:一个**识别轴**($\mathbf{v}_H$,“知”)和一个**执行轴**($\mathbf{v}_R$,“行”)。我们的几何分析揭示了一个普遍的“反射到解离”演化过程,其中这些信号从早期层的对抗性纠缠过渡到深层层的结构独立性。为验证此假说,我们引入了**双重差分提取**和**自适应因果导向**方法。通过我们构建的\textsc{AmbiguityBench}基准,我们展示了因果双重解离现象,有效创造了“知而不行”的状态。关键的是,我们利用这种解离提出了**拒绝擦除攻击(REA)**,该方法通过精准切除拒绝机制,实现了最先进的攻击成功率。此外,我们揭示了关键的结构性差异:对比了Llama3.1的**显式语义控制**与Qwen2.5的**潜在分布式控制**。代码与数据集可在 https://anonymous.4open.science/r/DSH 获取。

0
下载
关闭预览

相关内容

大语言模型越狱攻击:模型、根因及其攻防演化
专知会员服务
22+阅读 · 2025年4月28日
探索大型语言模型在网络安全中的作用:一项系统综述
专知会员服务
21+阅读 · 2025年4月27日
大语言模型越狱攻击: 模型、根因及其攻防演化
专知会员服务
24+阅读 · 2025年2月16日
《大型语言模型保护措施》综述
专知会员服务
29+阅读 · 2024年6月6日
大型语言模型网络安全综述
专知会员服务
68+阅读 · 2024年5月12日
论文浅尝 | 基于知识库的类型实体和关系的联合抽取
开放知识图谱
35+阅读 · 2018年12月9日
网络安全态势感知浅析
计算机与网络安全
18+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 3月13日
VIP会员
最新内容
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
2+阅读 · 5月31日
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
6+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
19+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
11+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
专知会员服务
10+阅读 · 5月30日
相关资讯
论文浅尝 | 基于知识库的类型实体和关系的联合抽取
开放知识图谱
35+阅读 · 2018年12月9日
网络安全态势感知浅析
计算机与网络安全
18+阅读 · 2017年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员