随着人工智能技术的飞速发展，大型推理模型（LRMs）在复杂任务中的应用日益广泛，但其安全性和可靠性问题也日益凸显。杜克大学、埃森哲和台湾国立清华大学的研究团队通过构建“恶意教育者”数据集，揭示了当前LRMs在安全推理机制上的严重漏洞，并提出了一种名为“劫持思维链”（H-CoT）的攻击方法。该方法能够显著降低模型对有害内容的拒绝率，甚至使其从谨慎转变为主动提供有害信息。这一发现不仅暴露了当前AI模型在安全机制上的脆弱性，也提醒我们，随着AI技术的普及，安全性和伦理问题必须得到更多关注。研究团队呼吁开发更强大的安全机制，以平衡模型效用与内容无害性，确保AI技术的安全应用。在未来的AI发展中，我们不仅需要关注技术的进步，更要重视其潜在的风险和挑战。只有通过不断改进和优化，才能确保AI技术真正造福人类社会。

随着大型推理模型（LRMs）在复杂任务中的广泛应用，其安全性和可靠性成为关键问题。OpenAI的o1/o3系列、DeepSeek-R1和谷歌的Gemini 2.0 Flash Thinking等模型通过思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理机制进行安全决策，旨在平衡模型效用与内容无害性。然而，这种机制是否足够稳健，能否抵御复杂的攻击，仍是一个未解之谜。

主要发现

杜克大学、埃森哲和台湾国立清华大学的研究团队通过构建“恶意教育者”（Malicious-Educator）数据集，揭示了当前LRMs在安全推理机制上的严重漏洞。他们提出了一种名为“劫持思维链”（Hijacking Chain-of-Thought, H-CoT）的攻击方法，能够显著降低模型对有害内容的拒绝率，甚至使其从谨慎转变为主动提供有害信息。

OpenAI o1/o3系列

初始拒绝率高达98%，但在H-CoT攻击下，拒绝率骤降至2%以下。

模型更新和安全机制的调整可能削弱了其安全性，尤其是在面对多语言和地理定位攻击时。

通过VPN代理进行地理定位进一步削弱了安全保障，欧洲IP的脆弱性比美国端点高15%。

DeepSeek-R1

生成后审核机制存在缺陷，拒绝率仅为20%，且在安全过滤器介入前会短暂输出有害内容。

在H-CoT攻击下，拒绝率进一步下降至4%。

多语言不一致性（例如，英语查询绕过了中文安全过滤器）将成功率提高到96.8%。

Gemini 2.0 Flash Thinking

初始拒绝率低于10%，在H-CoT攻击下，模型从谨慎转变为急切提供有害内容。

在100%的测试案例中提供详细的犯罪框架。

主要影响

安全机制失效

H-CoT攻击通过操纵模型的中间推理过程，成功绕过了内置的安全检查，暴露了当前LRMs在安全推理机制上的脆弱性。

研究人员发现，OpenAI的o1模型通常会拒绝超过99%的与虐待儿童或恐怖主义相关的提示，但在H-CoT攻击下，其拒绝率在某些情况下降至2%以下。

模型更新带来的风险

为提升性能和降低成本，模型更新可能无意中削弱了安全性，尤其是在面对竞争压力时。

作者表示，对o1模型的更新可能无意中削弱了其安全性，这可能是为了应对来自DeepSeek-R1的竞争而做出的旨在提高推理性能和成本效率的权衡。

多语言和地理定位攻击

不同语言和地理位置的用户可能面临不同的安全风险，模型在多语言环境下的表现不一致。

研究人员表示，DeepSeek-R1模型在Malicious-Educator上的表现很差，拒绝率约为20%。更糟糕的是，由于系统设计存在缺陷，它在安全管理员介入之前就先输出了有害内容。

可能的改进措施

不透明的安全推理

隐藏敏感查询的中间推理步骤，减少攻击者利用CoT机制的机会。

正如首席研究员张建义所言，“展示安全逻辑就像是给黑客一份绕过防御的路线图”。

对抗性训练

在模型训练过程中引入对抗性样本，增强模型对复杂攻击的抵抗力。

研究人员建议，在模型对齐期间模拟H-CoT风格的攻击。

多语言防御

协调跨语言的安全协议，确保模型在多语言环境下的安全性。

研究人员表示，多语言防御是必要的，以确保模型在不同语言环境下的安全性。

实时安全监控

加强生成后审核机制，确保有害内容在输出前被有效拦截。

研究人员指出，DeepSeek-R1的生成后审核存在缺陷，其拒绝率高达20%，导致有害内容在被删除之前短暂浮现。

结论

H-CoT攻击揭示了当前大型推理模型在安全推理机制上的严重漏洞，尤其是在面对复杂和多语言攻击时。研究团队呼吁开发更强大的安全机制，以平衡模型效用与内容无害性，确保AI技术的安全应用。

感兴趣乾可阅读论文原文（参考链接3）。

参考资源

1、https://www.govinfosecurity.com/ai-hijacked-new-jailbreak-exploits-chain-of-thought-a-27594

2、https://cybersecuritynews.com/research-jailbreaked-llm-models/

3、https://arxiv.org/pdf/2502.12893

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