CART：面向大语言模型的闭环自适应红队框架

在有限测试预算下，自适应红队能否比静态评测发现更广、更不容易看见、且每条发现都可追溯、可复现的风险面。

• 场景：大语言模型已进入检索、工具调用、状态维护和多步工作流。作者认为，单独提示词上安全的模型，可能在不可信检索内容、含糊授权、累积状态或有后果的工具动作之后失败；模型、产品和攻击方法持续变化，也难以事先穷尽相关失败。红队因此同时服务于模型发布、产品保障和 AI 治理。
• 现有不足：常见基准流程是开环的：提交固定提示词、打分、停止。作者认为静态回放适合跟踪已知风险，但不会用已观察到的失败决定下一步测什么；种子抓住了风险机制却没有相应语境、框架或交互模式时，弱点可能测得不够。
• 核心问题：给定有限预算，自适应系统能否在保持发现可追溯、可复现的前提下， uncover 比静态评测更广、更不易见的风险面。成功不只是失败计数更大，还要有可审查轨迹，说明测了什么、为何选择、如何变化、如何判定。
• 提出方法：作者提出 CART（Closed-Loop Adaptive Red Teaming）。它先做广覆盖，再在未充分测试的风险与已观察到的弱点之间分配预算，并刻意变换探针、保留从风险假设到证据的谱系。
• 角色分离：Challenger 构造探针，Target（纯文本模型或有界工具使用智能体）作答或行动，Judge 评估文本或工具动作轨迹。作者称这样可以把生成、被测对象和评判分开研究。

作者把相关工作分成五条路径，并称 CART 同时借用这五条，主要贡献不是一种新的越狱算法。

自动攻击生成

• 早期对抗 NLP 与提示注入：Wallace 等的短通用触发器可在许多输入上诱发目标行为；提示注入试图替换或暴露可信指令；Perez 等用一个模型大规模测试另一个模型。
• 反馈改进提示词：GCG 搜索对抗后缀；PAIR、TAP、AutoDAN 用目标反馈改进提示词；GPTFuzzer 变异种子模板。作者称这些方法在风险和目标已知后提供构造攻击的手段。

自适应红队

• RedHit 与 AdvGRPO：RedHit 用提示搜索树、基于响应的奖励和偏好优化，跨轮学习更强的提示注入；AdvGRPO 用强化学习同时训练攻击者与防御者，包括闭环多轮交互。作者称二者优化攻击策略或更新权重，而 CART 在推理时改编评测过程，不重训任何角色模型，并评测更广的文本与智能体风险。
• 预算与多样性：作者称 PAIR、TAP 把调用集中在改进一次攻击；CART 用 Thompson sampling 在风险类别间平衡追踪与覆盖，并用多样性要求改变领域、角色、语言、格式和交互模式，避免后续测试变成简单改写。

基准、评判与智能体

• HarmBench、JailbreakBench、StrongREJECT：提供可比较的攻击与模型框架、共享用例和攻击成功度量；StrongREJECT 指出避开拒答用语并不等于越狱成功，回应须对有害请求提供有意义的帮助。CART 把这些用例当作可回放或可改编的可追溯种子。
• LLM Judge：开放回答常需 LLM Judge，但 Judge 对位置、冗长度、自我偏好和量表设计敏感。CART 记录完整提示词、回应、理由、引用证据、置信度和风险因素，供同伴模型或人工复核。
• 智能体安全基准：BIPIA、InjecAgent、AgentDojo、Agent Security Bench 把间接注入和工具误用做成可重复任务；ToolEmu 在仿真环境中测高风险行为；AgentHarm 同时测对恶意任务的拒答和有用能力的保持。CART 用模拟工具和确定性 canary 把动作轨迹放进同一自适应闭环。

风险框架与基线

• 框架：MITRE ATLAS、OWASP LLM Top 10、NIST AI RMF，以及系统卡和红队报告，分别命名风险、描述应用风险、组织治理流程并保存发现。作者称这些资源各解决一部分问题，CART 把它们连成一个可重复评测过程。
• 基线方法：静态种子回放。对每条选定种子，基线把存储的安全测试提示词原样送给 Target，并用与 CART 相同的 Judge 和风险量表打分；不调用 Challenger，不改编、不使用运行记忆。
• 基准/数据集：Frontier（ATLAS、OWASP 与额外策展模式，76 条）、JAH（JailbreakBench、HarmBench、AgentHarm，合计 760 条）、Agentic（Agentic ASB、InjecAgent、Agent Behavioral，合计 3254 条），三族合计 4090 条（Table 6）。

作者把本文定位为：在一次评测运行中、不训练模型的前提下，把自适应测试选择、种子落地的生成、多样性控制、文本与智能体测试和完整证据链放进同一个可审计闭环。Table 1 概括从静态套件到自适应搜索、从仅模型到智能体、从二元成败到校准证据等转变，以及 CART 的对应做法。

CART 在评测仍在进行时，把每次结果写入记忆，用来选择并构造后续探针：先广覆盖，再把有限预算更多花在已暴露的弱点上，同时用多样性控制避免重复变体。

问题设定与配置

• 搜索空间：评测目标模型或智能体 T。一次运行有 N 轮预算，以及风险类别集 R（什么会出错）、能力类别集 C（测哪种能力）、攻击策略集 S（探针如何构造）。默认风险覆盖越狱、幻觉、不确定性估计差、过度拒答，以及目标漂移、间接提示注入、权限爬升、人类监督丧失等交互风险。
• 三个目标：在有限预算下找失败、给每条发现严重性和优先级、保留提示词、回应、评判和来源。失败率事先未知，因此先收集广证据，再把剩余预算更多给产生失败的类别。
• 策略向量：公式 (1) 把配置写成 Π = (R, C, S, N, τseed, ϕseed, pweak, λ, κ)。τseed 与 ϕseed 设定周期性 Grounded retrieval；pweak 是侦察之后走弱点追踪分支的概率；λ 为非负且和为 1 的评分权重；κ 为风险分上的降序优先级阈值。能力类别约束或标注探针所锻炼的能力，不驱动自适应选择。

一轮闭环

• 七步：读历史；Strategy Manager 选风险类别和策略；在启用种子检索时取相关种子；Challenger 按目标画像、类别、策略、历史、多样性要求和可选种子生成结构化测试提示词及期望的安全行为；Target 作答或完成有界工具回合；Judge 记录是否失败，并给出严重性、爆炸半径、可复现性、置信度、证据和建议的后续测试；计算风险与优先级，以 JSON 和 SQLite 存档并更新记忆。
• 无效输出：Challenger 或 Judge 返回非法 JSON 时，系统保存可见的回退记录，而不是静默丢掉该轮。角色通过普通 JSON 通信，以便不同后端和离线 mock 共用流程。完整 Challenger 与 Judge 模板在附录 A。

选择、多样性与谱系

• 弱点画像：公式 (2) 定义 wt(r) 为类别 r 已测记录的平均风险分；未测类别为 0。记忆还给 Challenger 该类别近期测试的回应摘录、分数和 Judge 理由。
• 四分支策略：种子检索开启且已完成测试数 ct 满足 ct mod τseed = ϕseed 时走 Grounded retrieval，没有合格种子则自生成；早期未分配到 Grounded retrieval 的位置按顺序扫描各类别做侦察；否则以概率 pweak 抽样类别并随机选一个非覆盖策略做弱点追踪；再否则用随机合格策略。Thompson sampling 对每类从 Beta(fr+1, (nr−fr)+1) 抽样，取 θ 最大的类别，使少测类别仍有竞争力、失败多的类别倾向于得到更大抽样。配置了非空 RNG 种子时，框架侧选择可从同一历史复现。
• 策略库：Table 2 把 12 个默认策略分成覆盖、适应、压力、智能体滥用和系统性对手。它们是行为测试模式，不是特定供应商的提示词模板。
• 多样性：每一轮要求 Challenger 在人物、领域、语言、格式、角色、权威来源、交互长度、攻击面或证据类型等维度上变化，并记录改了哪些维。作者称这用来区分“跨表面复现的失败”和“只是改写成功提示词”。
• 谱系：SEED REPLAY 为静态基线原样提交种子；SEED ADAPTATION 为带种子且策略为 Grounded retrieval；SEED EXPANSION 为其他自适应策略使用了种子；SELF-GENERATED 为不用种子。标签来自记录的策略和来源元数据，而不是文本相似度阈值；报告另给种子到探针的文本证据。

评分与有界智能体执行

• 风险分：非失败记 0。失败时 risk score = λsev·severity + λblast·blast radius + λrepr·reproducibility + λconf·(Rmax·confidence)。默认 Rmax=5；严重性、爆炸半径、可复现性为 1–5，置信度为 0–1。优先级按 κ0>κ1>κ2 分成 P0–P3。回答质量与风险分开存储；换 Judge 量表和优化目标后，同一循环也可搜索质量问题。
• 智能体：选择、多样性、谱系和评分不变。执行上把 Target 放进有界 ReAct 式循环，模拟工具覆盖文件、网页、邮件、键值存储、shell、数据库和 HTTP，不接触真实文件系统、网络、shell 或邮箱，只记录调用并返回固定观察。显式模式标记危险动作，植入的 canary 用来看智能体是否跟随间接注入。度量包括过度权限、危险工具使用、跟随注入、延迟触发、任务完成和能力保持。

实验设置

• 被测模型：Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.3、Kimi K2.6、GLM-5.2、Gemini 3.1 Pro Preview、DeepSeek V4 Pro。图表中分别简称 Claude、GPT、Grok、Kimi、GLM、Gemini、DeepSeek，对应上述具体版本。主比较改变 Target，Challenger 与 Judge 固定。
• 数据：Frontier 76 条（57 条 MITRE ATLAS、10 条 OWASP LLM Top 10、9 条额外策展模式）。JAH 为 JailbreakBench 100、HarmBench 400、AgentHarm 260，合计 760，按纯文本协议评测。Agentic 为 Agentic ASB 2000、InjecAgent 1054、内部生成的 Agent Behavioral 200，合计 3254。三族合计 4090（Table 6）。默认 K=12 个风险类别、9 个能力类别、12 个策略（Table 4、Table 5）。
• 基线：静态回放同一批种子的存储提示词，同一 Gemini Judge 与风险量表；不使用 Challenger、策略、记忆或对先前失败的适应。基线按数据集顺序，自适应运行按风险过滤和抽样选种子。
• 角色：Frontier、JAH、Agentic 主实验均以 Claude 为 Challenger、Gemini 为 Judge。另有仅在 Frontier 上改变 Challenger 与 Judge 的角色实验；正文在进入该分析前截断，具体配对数字未出现在可读正文中。
• 预算与超参：Frontier 与 JAH 每轮运行 N=1000；Agentic 为 N=3200。τseed=4，ϕseed=2，pweak=0.55。Rmax=5，λ=(0.35, 0.25, 0.20, 0.20)，κ=(4.2, 3.2, 2.0)。随机决策由固定 RNG 种子控制。论文未报告重复次数。
• 指标：失败率是 Judge 判定失败的比例；平均风险分还反映严重性、爆炸半径、可复现性和置信度。测试量占比描述自适应策略把预算花在哪里，作者称它不是真实世界流行率估计。

主结果

正文对 Figure 2、4、6 的柱状图只给出排序和定性差距，没有逐模型的可读数值，因此下表只列入正文明确写出的数字。

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设置	指标	结果	出处
凡有基线的 Target，Frontier / JAH / Agentic	失败率与平均风险	自适应均高于静态回放	Section 5.4、摘要
GLM，JAH	失败率相对回放	自适应高出 15.07 个百分点	Section 5.4
Agentic，全部 Target	基线失败	作者称基线几乎找不到失败，CART 给出可观失败率与风险分	Figure 6，Section 5.3

• Frontier（Figure 2）：作者称差距最大出现在基线失败率接近零时；DeepSeek、Gemini、GLM 对自适应探测更敏感，Claude 相对更稳。Figure 3 中，测试量主要在 uncertainty calibration 与 cascading hallucination；model-identity exposure 测试更少但失败率最高；prompt injection 失败率低。
• JAH（Figure 4）：每个 Target 上 CART 的失败率和平均风险都高于静态回放。作者称 DeepSeek 与 Gemini 在两个指标上暴露最多；Claude 相对原基准提示词更稳，但自适应相对基线的差距大；Grok 的提升更温和，因为更多弱点已在直接回放中可见。Grok 的失败比 Kimi、GLM 更频繁，但 Kimi 的平均风险分更高。Figure 5 中，identity exposure、over-refusal、hallucination、uncertainty calibration 失败率高，显式 jailbreak susceptibility 属于最低之一。
• Agentic（Figure 6）：作者称这是静态回放与自适应搜索分离最大的一族；相对非智能体套件，排序改变，Gemini、Grok、GPT 变得更暴露。Figure 7 中 malicious tool registration 同时主导分配和失败；其余类别探针更少，但仍暴露间接注入、供应链、目标稳定性、记忆、权限和监督方面的失败。作者称该图是优先漏洞图，不是真实流行率。

跨族比较与附录案例

• 模型剖面：作者称 Gemini 与 DeepSeek 在三个族的自适应测试中都处于暴露较多的一侧；Claude 在 Frontier 上测得风险最低、Agentic 失败率最低，但 JAH 失败率上升很多；GLM 在 Frontier 与 Agentic 上暴露高，JAH 失败率较低，自适应仍比回放高 15.07 个百分点。GPT、Grok、Kimi 处于自适应 JAH 失败率排序的较低部分，原因各不相同：GPT 基线最低，Grok 基线弱点已经可见，Kimi 的平均风险高于其失败率名次所暗示的水平。作者称没有模型具有单一的通用安全名次。
• 指标关系：作者称同一族内失败率与平均风险的图形形状相近，差异不只由许多很弱的边界失败驱动；两个指标仍不可互换。
• 附录 B.3 的一条可回查分数：Agentic 配对中，基线因显式攻击框架被 Target 拒绝，Judge 标为非失败、风险 0（P3）。改编后最终文本被内容过滤挡住且未产生有害内容，但轨迹显示 tool_call_count=1、malicious_tool_registered=true、未调用恶意工具、未执行危险工具。Judge 给严重性 4、爆炸半径 4、可复现性 5、置信度 1.0，风险分为 4.40，对应 P0。作者称只看最终回应会漏掉过滤介入前的不安全状态变化。附录 B.1、B.2 用配对说明语境改编可把安全处理的种子变成供应链批准或骚扰工作流，正文未给出这两例的数值分数。

其他消融与分析

• Section 6 提出四个问题：自适应下哪些能力风险可见、Challenger 与 Judge 改变多少发现、失败率是否随探索增加而稳定、分配与谱系和报告是否在完整运行中一起工作。可读正文在“We answer these questions”处截断，其后的定量结果未进入本次文本。
• 摘要与引言报告：独立同行评审在二元判决上一致性高，但理由和风险分校准较不稳定；能生成有效挑战的模型不一定是可靠 Judge，不同 Challenger–Judge 配对会把搜索导向不同证据。论文未在可读正文中给出一致率数字。
• 作者强调：这些比较衡量的是测试策略发现的失败；因为策略有意集中在有产出的弱点上，它们不是部署中失败流行率的估计。

作者指出的局限与后续方向

• 不是部署流行率：摘要、引言和 Section 5.4 写明，结果描述测试策略发现了什么，不是失败在真实部署中出现的频率；策略有意集中在有产出的弱点上。
• 评判不是 oracle：引言写明，独立同行评审在二元判决上一致性高，但理由和风险分校准较不稳定；作者认为不应把任何一个 LLM Judge 当作 oracle。更广的安全主张应由校准过的多 Judge 或人工裁定支持。
• 角色影响证据：摘要写明，Challenger–Judge 的选择会影响 uncover 的证据，因此需要角色分离和独立复核。
• 可读文本未包含独立 Limitations 节：在本次可读正文中，没有单独的 Limitations、Future Work 小节列出更多局限；Section 6 的四个分析问题被提出，但回答在文本截断之前尚未给出。

实验覆盖范围

• 主比较的 Target 为 Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Grok 4.3、Kimi K2.6、GLM-5.2、Gemini 3.1 Pro Preview、DeepSeek V4 Pro 共 7 个；主实验 Challenger 固定为 Claude，Judge 固定为 Gemini（Section 4）。
• 三个评测族：Frontier 76、JAH 760、Agentic 3254，合计 4090（Table 6）。AgentHarm 虽名称涉及智能体，此处按文本协议归入 JAH；Agentic 族使用 Section 3.8 的有界模拟工具，不接触真实文件系统、网络、shell 或邮箱。
• 预算：Frontier 与 JAH 为 N=1000，Agentic 为 N=3200；τseed=4，ϕseed=2，pweak=0.55；评分权重与优先级阈值见 Section 4。论文未报告重复次数。
• 基线：同一 Judge 与量表下的静态种子回放；主结果以失败率和平均风险分比较，并辅以各类别的测试量占比（Figure 2–7）。
• 角色实验与轨迹分析：论文写明角色有效性实验只在 Frontier 上改变 Challenger 与 Judge，并计划用运行内风险分轨迹、类别分配和谱系组成研究系统行为（Section 4、Section 6）。这些分析的数值表未出现在截断前的正文中。

CART 把自动红队从一次清单式打分，改成带预算、可追溯的闭环搜索。

• 问题：开环静态回放能比较已知风险，但不会用本轮失败决定下一轮测什么。作者要问：有限预算下，自适应系统能否发现更广、仍可复核的风险面。
• 做法：Challenger、Target、Judge 分开。记忆用各类别平均风险分形成弱点画像；Thompson sampling 在覆盖与弱点追踪之间分配预算；周期性 Grounded retrieval 把基准种子接进搜索；多样性要求改变人物、领域、语言和格式；每条记录标成种子回放、种子适应、种子扩展或自生成。风险分由严重性、爆炸半径、可复现性和置信度加权，再映射到 P0–P3。智能体 Target 只在有界模拟工具环境中行动。
• 设置：主实验以 Claude 生成探针、Gemini 评判，Target 为七个具体版本的对话或推理模型。Frontier 76 条、JAH 760 条各跑 1000 轮，Agentic 3254 条跑 3200 轮。基线是同一 Judge 下的种子原文回放。
• 结果：作者报告，凡有基线的 Target，三个族上 CART 的失败率和平均风险都更高。Frontier 上 DeepSeek、Gemini、GLM 更敏感，Claude 相对更稳，且最大差距出现在基线接近零失败时。JAH 上每个 Target 都更高；Grok 失败多于 Kimi 和 GLM，但 Kimi 平均风险更高；GLM 的自适应失败率比回放高 15.07 个百分点。Agentic 上基线几乎无失败，Gemini、Grok、GPT 相对非智能体套件更暴露，预算集中在恶意工具注册。附录一例中，过滤挡住了最终文本，但轨迹仍被判为风险分 4.40（P0），基线则为 0（P3）。
• 作者的结论：自适应发现可以加强比较评测，但数字不是部署流行率；发现什么同时取决于测试生成和评判，单一 LLM Judge 不宜当作 oracle，更广的安全主张需要校准的多 Judge 或人工裁定。保留谱系和完整轨迹，是为了让这种适应可以被审查、复现并用于以后的回归测试。