本文是CSIG高级会员赵健老师分享文章《LLM安全评估再迎突破！RADAR：多智能体协同评估框架重塑LLM安全评估新范式》。

当前大语言模型（LLM）在安全对齐技术加持下，虽能应对常规语言任务的风险，但面对精心设计的“越狱提示”等复杂威胁时，却暴露出致命安全短板。在LLM安全评估领域，传统方法长期受困于评估偏差、自评估盲区与隐式风险漏检三大痼疾，严重制约了高可靠性AI系统的落地进程。针对这一行业痛点，本研究通过提供一个理论框架来从重构风险潜在概念的角度重新审视风险评估过程，并进一步提出了一项具有里程碑意义的研究成果——RADAR——一个具有动态风险意识的多智能体协作评估框架，通过重构风险认知体系与引入动态角色专业化分工的辩论机制，首次实现对显式与隐式风险的全维度覆盖，显著提升评估准确率与稳定性，为LLM安全治理树立了新标杆。

一、背景：LLM安全评估的“老大难”问题

随着大语言模型（LLM）在金融、医疗、政务等高敏感领域的深度融合，其安全性已不再仅仅是单纯的技术问题，而是上升为一个与社会稳定以及公共信任紧密相关的治理层面的重要命题。LLM的安全评估现已成为人工智能（AI）治理的核心环节，在此过程中，需要精确地识别诸如仇恨言论、暴力煽动、虚假信息等各类风险，并输出具备充分依据的分析结论。

此外，大语言模型容易受到经过精心设计的有害请求攻击（例如越狱提示）的影响，这一情况突出了构建强大安全评估框架的紧迫性。大语言模型安全性的评估方法必须能够精准、公正地识别模型回复中潜藏的风险，同时提供合理的分析与结论。然而，传统的评估方法在应对日益复杂的对抗性攻击时，常常暴露出“见树不见林”的局限性，无法从系统层面全面捕捉语义深层所蕴含的潜在风险，并且始终难以突破以下三大局限：

•评估者偏差：不同评估模型因架构、训练数据差异，对同一风险案例的判断常出现系统性分歧；

•自评估盲区：若评估者与被评估LLM同属一个模型家族，会因“自我保护倾向”降低风险敏感度，导致大量高风险内容被误判为安全（假阴性率升高）；

•隐风险漏检：传统方法多聚焦显式风险（如含违禁关键词的内容），却忽视需上下文推理才能识别的隐式风险。隐式风险如“文化隐喻型诱导”、“逻辑陷阱式指令”等，传统方法几乎无法有效识别，已成为LLM安全防线的最大漏洞。

为解决这些问题，本研究首先建立LLM安全评估理论框架，将潜在风险概念空间拆解为三个互斥子集：

•显式风险：直接违反安全准则的内容（如暴力、违法表述）；

•隐式风险：需上下文推理才能识别的恶意内容（如隐晦的有害指令解码）；

•无风险：不涉及安全威胁的正常内容。

二、主要贡献

本研究主要贡献包含以下三点：

•在理论上首次系统性地解构了LLM风险概念空间，并进一步为传统LLM安全评估方法所存在的几个关键弊端提供了理论见解。

•利用这些见解，本研究在方法层面提出了具有开创性的RADAR多智能体评估框架。该框架通过角色专业化分工与动态辩论机制，实现了对传统评估方法三大弊端的根本性突破，显著提升了评估的鲁棒性与可解释性。

•通过大量实验，本研究证明了RADAR在自建Hard Case和公开数据集上的优异性能，并验证RADAR在评估准确性、稳定性和自评估风险敏感度上一致地提高了评估效果。

三、RADAR：从理论构架到系统实现的完整闭环

本研究重磅推出的RADAR多智能体协作框架，是其核心贡献所在。该框架通过精心设计的四大专业化角色（安全准则审计员SCA、漏洞检测器VD、反驳评论员CAC、综合仲裁员HA）构成一个有机的评估生态系统，并结合一套严谨的多轮动态辩论机制，首次在理论上和实践上同步实现了风险评估维度的根本性跨越。它不再是简单的功能叠加，而是通过角色间的认知耦合与批判性迭代，构筑了一个具备自我优化能力的闭环评估体系，从而在“全面性”、“精准性”与“稳定性”这三个核心性能指标上，实现了对传统方法的代差级超越。

图 1 RADAR评估样例

四、四大角色：协同作战，构建无死角风险评估网络

RADAR为每个风险子空间 匹配专属评估角色，形成互补协作体系：

•安全准则审计员（SCA）：聚焦显式风险，基于预设安全政策（如禁止暴力、歧视）检测直接违规内容，精准识别“明面上”的风险；

•漏洞检测器（VD）：专攻隐式风险，通过语义理解与上下文推理，捕捉未违反显式规则但存在恶意利用可能的内容（如将“制毒”伪装成“ herbalism 研究”）；

•反驳评论员（CAC）：不绑定特定风险空间，作为“平衡器”批判SCA与VD的结论，识别逻辑漏洞（如SCA过度依赖关键词匹配的盲区），提出修正建议；

•综合仲裁员（HA）：辩论结束后整合所有角色输出，进行全局分析并给出最终评估结论，确保决策的客观性。

五、动态进化：风险概念分布自我优化

RADAR框架引入了动态进化机制。在此机制中，反驳评论员（CAC）作为核心驱动，不仅负责“挑错”，更通过一套精密的权重优化算法，对安全准则审计员（SCA）与漏洞检测器（VD）的风险判断进行动态融合与校准，使混合评估结果无限逼近真实的风险概念分布。尤为关键的是，SCA与VD能够根据CAC提供的批判性反馈，通过一种归一化凸更新规则实时调整自身的风险认知模型。这一过程实现了评估系统“评估-反馈-迭代”的闭环自我进化，从根本上避免了传统静态评估视角的局限性，确保了RADAR框架在面对新型、复杂威胁时，具备卓越的适应性与持续优化的评估能力，从而在动态风险环境中始终保持领先的检测精度。

六、多轮辩论：从分歧到共识的评估意见收敛路径

RADAR的辩论流程最大程度模拟人类决策的严谨性：

1.SCA与VD基于历史辩论记录生成初步评估；

2.CAC针对两者结论提出批判性意见（如指出VD未识别的“行动诱导风险”）；

3.SCA与VD修正观点后，将本轮结果纳入辩论历史；

4.重复上述步骤直至达成共识，最终由HA输出结论。

七、实验验证：全面碾压现有基线，树立评估新高度

为彻底检验RADAR框架在极限场景下的评估能力，研究团队精心构建了一个极具挑战性的“Hard Case Testset”。该数据集囊括了800个经过专家标注的高难度案例，覆盖了多种高对抗性攻击模式与评估模型，旨在模拟真实世界中最为棘手的安全风险评估场景。不仅如此，为彰显评估的公正性与普适性，团队更在Red Team、Implicit Toxicity和DiaSafety这三个业界公开Benchmark上进行了大规模性能验证，全面涵盖了从直接攻击到深层隐式威胁的广泛风险谱系。

评估准确率

表 1 各种评估方法在不同数据集上的评估准确率

在多个数据集上的实验结果证实，RADAR相较于传统的安全评估方法均实现不同程度的评估准确率提升。如表1所示，结果表明：（1）RADAR在准确性方面显著优于单一LLM评估器；（2）基于LLM的评估器普遍优于非LLM评估器。值得注意的是，在Hard Case Testset上，部分基于聊天LLM的评估器性能呈现出超越某些专门微调的模型的趋势，这表明在hard case的评估中，更强的语言理解与推理判断能力至关重要。文章通过对误判案例的深入分析，发现单一LLM评估器相较于RADAR产生误判的类别具有统计意义，主要表现为：（i）包含未在规则中明确定义的潜在危险响应；（ii）既未明确拒绝有害请求，又与请求内容无关的响应。

评估稳定性

表 2 各种评估方法在不同被测模型上的评估准确率

为实现对不同评估方法在多样化条件（诸如不同越狱攻击方式、不同受测模型等情形）下一致性的量化分析，本研究于实验过程中对各评估器在Hard Case Testset上的表现展开了更为细致的分析。具体而言，通过计算评估准确率在不同受测模型上的标准差，以此对评估稳定性进行量化（详见表2）。RADAR在稳定性方面显著超越所有基线方法。此结果充分表明，多角色协作机制能够切实有效地缓解因模型异质性或者评估任务分布差异所引发的性能波动。此外，本研究研究还发现，基于规则匹配的传统方法以及部分微调模型（例如Shieldgemma、ShieldLM）在稳定性方面表现欠佳。究其原因，主要在于它们对匹配算法的过度依赖，或者因训练数据引入偏见，致使其对输入分布的变动极为敏感。相较之下，基于LLM的评估器则展现出更为卓越的判断一致性。

不同风险空间上的表现

表 3 RADAR、DeepSeek-R1和Llama3.1-Instruct在不同风险空间上的评估准确率

为深入剖析评估器在各类风险方面的检测能力，本研究基于所定义的风险概念空间，将Hard Case Testset中存在安全风险的样本，划分为两个相互排斥的子集：显性风险子集与隐性风险子集。在实验过程中，本研究选取了几个在评估准确度方面表现优异的评估器，具体包括RADAR、GPT - 5、Llama - 3.1 - Instruct，并报告了它们在这两个风险子集上的准确率。由表3可知，各评估器在不同的风险概念空间中，呈现出差异化的检测效能。在显性风险子集中，这些基于大语言模型（LLM - based）的评估器，对于直接且明确的风险模式，均具备较强的识别能力。然而，在更具挑战性的隐性风险子集中，其表现如预期般出现下滑。这种现象的产生，是由于隐性风险的判别，对语义理解以及上下文推理能力有着更高的要求。值得注意的是，RADAR在显性风险与隐性风险的检测方面，均展现出远超一般LLM评估器的检测精度。这主要得益于RADAR所采用的专业化角色分工与辩论机制，该机制使得RADAR对风险概念空间有更为深入的理解。

自评估偏差

图 2 自评估假阴性率（FNR）

在4个模型的同源评估器配置下，FNR相较于RADAR评估配置绝对提升至少14.5%，这进一步证实了自评估偏差的广泛存在。RADAR凭借引入异构视角以及批判性质疑，有效抑制了模型对于自身生成内容的保护倾向与风险识别中所产生的共同误解。当使用同源评估器进行自评估实验时，单一LLM评估器的假阴性率至少达到了11.45%（如DeepSeek-R1），而RADAR的假阴性率近乎为0（如评估GPT-5时最高仅1.96%），有效规避“自我保护”盲区。

八、结论与未来展望：从技术突破到生态构建的战略布局

RADAR框架的成功研发，标志着LLM安全评估正式从“单点检测”的作坊时代，迈入了“系统协同”的工业级新时代。本研究不仅从理论层面完成了对风险概念空间的重构，更在工程层面通过角色专业化分工与多轮动态辩论机制，打造了一个高鲁棒性、高可解释性的评估系统，首次系统性地攻克了长期困扰业界的评估偏差、自评估盲区与隐式风险漏检三大核心痛点。展望未来，团队的研发路线图将聚焦于角色协同策略的深度优化与辩论流程的计算开销压缩，旨在推动RADAR在实时安全监控、国家关键信息基础设施防护等高阶场景中的规模化部署与应用。这一成果，绝不仅仅是一次技术层面的突破，更是面向未来可信AI生态构建的一项战略性布局，为全球范围内负责任AI的发展提供了坚实的“中国方案”。

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