Cats Confuse Reasoning LLM: Query Agnostic Adversarial Triggers for Reasoning Models
Auteurs : Meghana Rajeev, Rajkumar Ramamurthy, Prapti Trivedi, Vikas Yadav, Oluwanifemi Bamgbose, Sathwik Tejaswi Madhusudan, James Zou, Nazneen Rajani
Résumé : We investigate the robustness of reasoning models trained for step-by-step problem solving by introducing query-agnostic adversarial triggers - short, irrelevant text that, when appended to math problems, systematically mislead models to output incorrect answers without altering the problem's semantics. We propose CatAttack, an automated iterative attack pipeline for generating triggers on a weaker, less expensive proxy model (DeepSeek V3) and successfully transfer them to more advanced reasoning target models like DeepSeek R1 and DeepSeek R1-distilled-Qwen-32B, resulting in greater than 300% increase in the likelihood of the target model generating an incorrect answer. For example, appending, "Interesting fact: cats sleep most of their lives," to any math problem leads to more than doubling the chances of a model getting the answer wrong. Our findings highlight critical vulnerabilities in reasoning models, revealing that even state-of-the-art models remain susceptible to subtle adversarial inputs, raising security and reliability concerns. The CatAttack triggers dataset with model responses is available at https://huggingface.co/datasets/collinear-ai/cat-attack-adversarial-triggers.
Explorez l'arbre d'article
Cliquez sur les nœuds de l'arborescence pour être redirigé vers un article donné et accéder à leurs résumés et assistant virtuel
Recherchez des articles similaires (en version bêta)
En cliquant sur le bouton ci-dessus, notre algorithme analysera tous les articles de notre base de données pour trouver le plus proche en fonction du contenu des articles complets et pas seulement des métadonnées. Veuillez noter que cela ne fonctionne que pour les articles pour lesquels nous avons généré des résumés et que vous pouvez le réexécuter de temps en temps pour obtenir un résultat plus précis pendant que notre base de données s'agrandit.