FMM-Attack: A Flow-based Multi-modal Adversarial Attack on Video-based LLMs

Core Concepts

Flow-based multi-modal adversarial attack induces garbling and incorrect responses in video-based LLMs.

Abstract

The content introduces FMM-Attack, the first adversarial attack tailored for video-based LLMs. It crafts imperceptible perturbations on video frames to induce incorrect answers and garbling in model output. Extensive experiments demonstrate effectiveness and safety-related feature alignment importance.

1. Introduction

   • Large multi-modal models vulnerable to attacks.
   • Video-based LLMs enhance video understanding but lack robustness.

2. Methodology

   • Threat model includes imperceptible perturbations for incorrect responses.
   • Flow-based temporal mask selects effective frames for attack.

3. Experiments

   • Quantitative evaluation shows FMM-Attack's effectiveness.
   • Qualitative examples illustrate garbled responses induced by the attack.

4. Discussions

   • Importance of flow-based masks in precise video manipulation.
   • Garbling effect observed in model outputs due to FMM-Attack.

5. Conclusion

   • FMM-Attack disrupts video-based LLMs effectively with minimal perturbations.
   • Insights into cross-modal feature attacks contribute to understanding multi-modal robustness.

Stats

著者らは、ビデオフレームの20%未満に微視的な攪乱を加えることで、ビデオベースのLLMが不正確な応答を生成することを示した。

Quotes

"Our attack can effectively induce video-based LLMs to generate either garbled nonsensical sequences or incorrect semantic sequences."

Key Insights Distilled From

FMM-Attack

by Jinmin Li,Ku... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13507.pdf

Deeper Inquiries

多くの大規模マルチモーダルモデルにとって重要な安全関連機能の整合性について、FMM-Attackの結果はどのような洞察を提供していますか？

FMM-Attackは、ビデオベースLLMに対する初めての攻撃手法であり、その結果から重要な洞察が得られます。具体的には、異なるモダリティ間でクロスモーダル特徴攻撃を行った際に、ビデオ特徴とLLM特徴間で情報伝達が不均衡であることが示されました。この情報伝達の不均衡は、現在の安全関連機能やロバスト性向上への課題を浮き彫りにしました。さらに、これらの観察から多くの大規模マルチモーダルモデルでは異なるモダリティ間で特徴量やロバスト性向上時に注意すべき点が明確化されました。

ビデオフレームへの攻撃がモデル出力に混乱を引き起こす理由は何ですか？

ビデオフレームへの攻撃がモデル出力に混乱を引き起こす主な理由は、「ガブリング効果」です。FMM-Attackでは微細かつ目立たない攻撃パターンを使用し、これらは一見無意味または正しくない応答シーケンス（例：繰り返し単語）を生成します。このようなガブリング効果は、元々意味あるコンテキストや正確さを持つ応答内容から逸脱したものとして表れます。したがって、ビデオフレームへ微妙かつ巧妙な攻撃を仕掛けることで、被害者側モデルが幻想的または無意味な応答内容を生成するよう促されます。

他の研究分野へ影響も考慮すると、FMM-Attackから得られる知見はどんなものがありますか？

FMM-Attackから得られる知見は広範囲です。

セキュリティ領域: FMM-Attackではセキュアラインメント内部およびクロスドメイン特徴抽出方法等セキュアライニング技術開発方面でも有益です。
AI倫理: ロバスト性強化技術開発だけでなくエシカプログラム設計・実装段階でも利用可能。
教育分野: エッジケース学習および問題解決能力向上戦略展開時参考資料。
産業界: AI製品/サービス保護及改善方案提案材料。

これら知見活用次第では多岐分野影響拡大可能性高まります。