评测集/基准 · PureBad

100条有害样本喂进微调接口，就能拆掉一个对齐好的LLM的安全护栏

• 主页：https://arxiv.org/abs/2310.03693
• 从哪读起：先读 arXiv 2310.03693 的 Table 1 和第3节方法描述——原始数据集从未公开，读论文比读任何下游引用都可靠
• 成名作：Fine-tuning Aligned Language Models Compromises Safety, Even When Users Do Not Intend To!——第一次系统证明：花不到 0.2 美元、用 OpenAI 微调 API 喂 10 条有害样本，就能让 GPT-3.5 Turbo 对几乎任何有害指令都不再拒绝

它量的是什么

PureBad 量的是一件很窄的事：把一个已经做过安全对齐的模型（比如 RLHF 后的 GPT-3.5 Turbo、Llama-2-7b-Chat）拿去做正常的监督微调，只要训练集里混进极少量有害「指令-回复」样本，模型的拒绝行为会掉多少。作者从 Anthropic 2022 年公开的红队数据集（Ganguli et al. 2022，38,961条人类和AI助手的红队对话）里挑样本，原文写得很直接：「we subsample N=10,50,100 red teaming examples from the Anthropic red team dataset (Ganguli et al. 2022) to serve as the harmful fine-tuning dataset」——先子采样，再人工过一遍确认真的有害。打分方式是拿 GPT-4 当裁判，给回复打1-5的有害分，再换算成「harmfulness rate」（有害回复占比）。

数字很扎实：GPT-3.5 Turbo 用10条有害样本微调5个epoch，有害率88.8%（相对基线+87.0个百分点）；100条时91.8%（+90.0）。Llama-2-7b-Chat 更抗一点：10条时50.0%，100条时80.0%（+79.7）。这组数字后来被大量「微调期间安全防御」论文当基线对比对象。

它不量什么

最容易被误读的一点：PureBad 不是一个可下载、可直接跑的评测集。论文原话说得很清楚——「we decide not to publicly release the queries and responses mapped onto terms of service violations at this stage」，因为怕被拿去当攻击弹药。官方 GitHub 仓库（LLM-Tuning-Safety/LLMs-Finetuning-Safety）里唯一公开的文件是 pure_bad_10_demo.jsonl，打开看到的是逐字的占位符：{"messages": [{"role": "user", "content": "# Harmful Instruction 1"}, ...]}，助手回复那一栏同样是「# Targeted Assistance Response 1」这种字面占位。也就是说，原始的100条真实有害样本从未公开，任何自称「用了 PureBad」的后续工作，用的都是自己重新构造或私下申请到的版本。

它也不测推理时的越狱（不涉及对抗后缀、多轮劝说这类攻击手法），只测微调这一个入口；不测「良性数据集意外带偏安全性」这种更隐蔽的风险（论文里有单独一段讲 Alpaca 微调也会小幅掉分，但那不是 PureBad 的核心结果）；也不测防御方案对分布外攻击的泛化——它默认攻击者知道自己在做有害微调，不覆盖伪装成正常任务的隐蔽投毒。

谁在用、容易在哪摔跤

本地语料 6574 篇论文里有8篇提到 PureBad，其中6篇把它当评测指标用。引用最多的是 Safe LoRA（2405.16833，32次）、Shape it Up!（2505.17196，19次）、Safe Pruning LoRA（2506.18931，18次），再往下是 TRACE（2607.16242）、Guardrails in Logit Space（2604.17210）、Defending Against Harmful Supervision（2606.30263）、Antibody（2603.00498）、以及分析对齐数据和微调数据相似度的那篇（2506.05346）。

坑在于：因为原始100条从未公开，这8篇论文里的「PureBad」大概率不是同一份数据，样本重合度、难度分布都没人核对过——两篇论文都报「在PureBad上有害率从90%降到5%」，底层可能是完全不同的题目集，横向比较的意义要打个问号。裁判本身也不够硬：用 GPT-4 当唯一评委，没有人工复核样本，「有害」判定标准偏概念化，原文自己承认「The assessment of harmfulness is presently somewhat conceptual」。另外论文测过把回复扔进 OpenAI 的 moderation 接口，检测率只有17%-21%，说明现成的内容审核完全拦不住这类微调后模型的输出，这也是这篇论文常被引来论证「事后过滤不够」的原因。

报分数时必须带的信息

光报「在PureBad上有害率降到X%」不带四样东西，这个数字基本没法用：一是shot数（10条还是100条，两者基线差出将近40个百分点）；二是微调轮数（原论文用5个epoch，epoch数直接影响攻击强度）；三是裁判是谁（GPT-4还是自训分类器，评委换了数字不可比）；四是这份「PureBad」的具体来源——是原作者私下提供的、还是自己按论文方法从别的红队语料重新采的。没有这四项，两篇论文的PureBad分数放在一起比较没有意义。

已核实来源

• https://arxiv.org/abs/2310.03693
• https://arxiv.org/pdf/2310.03693
• https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2310.03693
• https://github.com/LLM-Tuning-Safety/LLMs-Finetuning-Safety/tree/main/llama2/ft_datasets/pure_bad_dataset
• https://github.com/LLM-Tuning-Safety/LLMs-Finetuning-Safety/blob/main/llama2/ft_datasets/pure_bad_dataset/pure_bad_10_demo.jsonl
• https://llm-tuning-safety.github.io/
• https://arxiv.org/abs/2405.16833
• https://www-cdn.anthropic.com/82564d4ec2451b2eed2e0796b7c658fc989f0c1a/Anthropic_RedTeaming.pdf

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