以反饋為基礎的跨模態互搜索攻擊視覺-語言預訓練模型

Alapfogalmak

提出一種新的攻擊範式,利用目標模型的反饋信息,通過跨模態互搜索來生成更有效的對抗性樣本,以提高對視覺-語言預訓練模型的攻擊成功率。

Kivonat

本文提出了一種新的攻擊方法,稱為基於反饋的跨模態互搜索(Feedback-based Modal Mutual Search, FMMS)。FMMS引入了一種新的跨模態互損失(Modal Mutual Loss, MML),旨在推開匹配的圖像-文本對,同時隨機拉近不匹配的對,引導對抗性樣本的更新方向。此外,FMMS利用目標模型的反饋信息,通過多輪的跨模態互搜索來迭代優化對抗性樣本,驅動它們進入對抗性區域。FMMS包括兩種搜索策略:Full搜索和Top-N搜索。Full搜索考慮整個數據集作為搜索空間,而Top-N搜索選擇匹配排名前N的條目,形成一個更有針對性的搜索空間,通常能獲得更好的性能。實驗結果表明,FMMS在Flickr30K和MSCOCO數據集上的圖像-文本匹配任務中,顯著優於現有的基線方法。

Statisztikák

在Flickr30K數據集上,FMMS在TR R@1指標下的攻擊成功率達到100%,遠高於其他方法。
在MSCOCO數據集上,FMMS在TR R@1指標下的攻擊成功率最高達到81.90%,比其他方法高出20個百分點以上。
在黑盒攻擊設置下,當目標模型和代理模型屬於同類型時,FMMS的攻擊成功率比Co-Attack高出約50%,比SGA高出約20%。

Idézetek

"FMMS引入了一種新的跨模態互損失(Modal Mutual Loss, MML),旨在推開匹配的圖像-文本對,同時隨機拉近不匹配的對,引導對抗性樣本的更新方向。"
"FMMS利用目標模型的反饋信息,通過多輪的跨模態互搜索來迭代優化對抗性樣本,驅動它們進入對抗性區域。"

Főbb Kivonatok

Feedback-based Modal Mutual Search for Attacking Vision-Language Pre-training Models

by Renhua Ding,... : arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06726.pdf

Mélyebb kérdések

如何進一步提高FMMS在圖像-文本檢索IR任務上的攻擊成功率?

要進一步提高FMMS在圖像-文本檢索（IR）任務上的攻擊成功率，可以考慮以下幾個策略：

增強數據增強技術：在生成對抗樣本的過程中，使用更為多樣化的數據增強技術，例如隨機裁剪、顏色變換和旋轉等，這可以幫助模型更好地適應不同的視覺特徵，從而提高對抗樣本的有效性。

多輪交互優化：在FMMS中，進行多輪的交互優化可以進一步細化對抗樣本的生成過程。通過不斷地利用目標模型的反饋信息，調整對抗樣本的特徵，使其更接近於目標模型的對抗區域。

調整超參數：對於FMMS中的超參數，如迭代步數和搜索空間的大小，進行系統性的調整和優化。特別是增加迭代步數可能會使得對抗樣本的生成更加精細，從而提高攻擊成功率。

引入對抗訓練：在訓練過程中引入對抗樣本，讓模型學習如何抵抗這些樣本的影響，這樣可以提高模型的魯棒性，進而在IR任務中提高攻擊成功率。

融合多模態信息：在生成對抗樣本時，考慮融合來自不同模態的信息，例如同時考慮圖像和文本的特徵，這樣可以更全面地探索對抗樣本的生成空間。

FMMS是否可以應用於其他跨模態任務,如視覺問答或視覺語言導航?

FMMS方法具有良好的通用性，理論上可以應用於其他跨模態任務，如視覺問答（VQA）和視覺語言導航（VLN）。具體應用的可能性如下：

視覺問答（VQA）：在VQA任務中，FMMS可以用來生成對抗樣本，通過操控問題文本或相關圖像來測試模型的魯棒性。利用目標模型的反饋信息，FMMS可以有效地生成使得模型產生錯誤回答的對抗樣本。

視覺語言導航（VLN）：在VLN任務中，FMMS可以用來生成對抗樣本，通過改變導航指令或環境圖像來挑戰模型的決策過程。這樣的應用可以幫助研究者理解模型在複雜環境中的行為，並提高其對抗能力。

跨模態特徵學習：FMMS的核心思想是利用多模態之間的互動來生成對抗樣本，這一點在其他跨模態任務中同樣適用。通過設計相應的損失函數和優化策略，FMMS可以針對不同的任務進行調整。

除了利用目標模型的反饋信息,是否還有其他方法可以幫助縮小不同模型之間的特徵表示差異?

除了利用目標模型的反饋信息，還有幾種方法可以幫助縮小不同模型之間的特徵表示差異：

特徵對齊技術：通過使用對抗性訓練或特徵對齊技術，將不同模型的特徵空間進行對齊。這可以通過設計損失函數來最小化不同模型之間的特徵距離，從而提高對抗樣本的轉移性。

知識蒸餾：利用知識蒸餾技術，將一個強大的教師模型的知識轉移到一個較弱的學生模型中。這樣可以幫助學生模型學習到更為穩健的特徵表示，從而縮小與其他模型之間的差距。

多模態融合：在模型訓練過程中，通過融合來自不同模態的特徵來增強模型的表現。這可以通過設計多模態網絡架構來實現，使得模型能夠更好地捕捉不同模態之間的關聯性。

自適應對抗樣本生成：根據不同模型的特徵表示，設計自適應的對抗樣本生成策略。這樣可以根據目標模型的特徵分佈，動態調整對抗樣本的生成過程，以提高其有效性。

集成學習：通過集成多個模型的預測結果，來提高整體的魯棒性和準確性。這樣可以減少單一模型的特徵表示差異對最終結果的影響。