Erster Angriff auf videobasierte große Sprachmodelle: FMM-Attack

Core Concepts

Unser FMM-Attack ist der erste Angriff, der speziell auf videobasierte große Sprachmodelle zugeschnitten ist. Er kann diese Modelle effektiv dazu bringen, entweder unsinnige Sequenzen zu erzeugen oder falsche semantische Sequenzen, und das mit kaum wahrnehmbaren Störungen in weniger als 20% der Videoframes.

Abstract

Die Analyse untersucht erstmals die Anfälligkeit videobasierter großer Sprachmodelle (LLMs) gegenüber adversarischen Angriffen. Dafür wird ein neuartiger Flow-basierter Multi-Modell-Angriff (FMM-Attack) vorgestellt. Der FMM-Attack nutzt zwei Zielfunktionen in zwei Modalitäten - Videofeatures und Features des letzten versteckten Layers des LLMs. Außerdem wird eine Flow-basierte zeitliche Maske eingeführt, um die effektivsten Frames im Video auszuwählen. Die umfangreichen Experimente zeigen, dass der FMM-Attack videobasierte LLMs effektiv dazu bringen kann, entweder unsinnige, verworrene Antworten oder falsche semantische Antworten zu generieren, und das mit kaum wahrnehmbaren Störungen in weniger als 20% der Videoframes. Interessanterweise führt der erfolgreiche Angriff auf videobasierte LLMs auch zu einer Verfälschung der Modellausgabe, bei der das Modell Halluzinationen produziert. Die Beobachtungen inspirieren ein tieferes Verständnis der Multi-Modalitäts-Robustheit und der Ausrichtung sicherheitsrelevanter Features über verschiedene Modalitäten hinweg, was für viele große Multi-Modalitäts-Modelle von großer Bedeutung ist.

Stats

Die Videoframes mit den größten Bewegungen und Veränderungen sind am effektivsten für den Angriff. Je mehr Videoframes angegriffen werden, desto effektiver ist der Angriff.

Quotes

"Unser FMM-Attack kann videobasierte LLMs effektiv dazu bringen, entweder unsinnige, verworrene Antworten oder falsche semantische Antworten zu generieren, und das mit kaum wahrnehmbaren Störungen in weniger als 20% der Videoframes." "Die Beobachtungen inspirieren ein tieferes Verständnis der Multi-Modalitäts-Robustheit und der Ausrichtung sicherheitsrelevanter Features über verschiedene Modalitäten hinweg, was für viele große Multi-Modalitäts-Modelle von großer Bedeutung ist."

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

Wie können wir die Robustheit videobasierter LLMs gegenüber adversarischen Angriffen weiter verbessern?

Um die Robustheit videobasierter LLMs gegenüber adversarischen Angriffen weiter zu verbessern, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Architektur der Modelle zu überprüfen und anzupassen, um potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Dies könnte die Integration zusätzlicher Sicherheitsmechanismen oder die Implementierung von Gegenmaßnahmen gegen bekannte Angriffsmuster umfassen. Darüber hinaus ist es wichtig, kontinuierlich Forschung zu betreiben, um neue Angriffstechniken zu verstehen und entsprechende Abwehrstrategien zu entwickeln. Die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung der Modelle sowie die Schulung von Sicherheitspersonal können ebenfalls dazu beitragen, die Robustheit videobasierter LLMs zu stärken.

Welche anderen Modalitäten neben Video und Sprache könnten für die Sicherheit und Zuverlässigkeit großer Multi-Modalitäts-Modelle relevant sein?

Neben Video und Sprache könnten weitere Modalitäten wie Text, Bild, Audio und Sensorik für die Sicherheit und Zuverlässigkeit großer Multi-Modalitäts-Modelle relevant sein. Die Integration dieser verschiedenen Modalitäten ermöglicht eine umfassendere Erfassung und Verarbeitung von Informationen, was zu einer verbesserten Leistung und Vielseitigkeit der Modelle führen kann. Durch die Berücksichtigung mehrerer Modalitäten können Modelle robustere und präzisere Vorhersagen treffen und gleichzeitig ein breiteres Spektrum an Anwendungen abdecken. Die Kombination verschiedener Modalitäten kann auch dazu beitragen, die Auswirkungen von Störungen oder Angriffen in einem Modus zu kompensieren, indem Informationen aus anderen Modalitäten genutzt werden.

Wie können wir die Ausrichtung sicherheitsrelevanter Features über verschiedene Modalitäten hinweg optimieren, um die Verwundbarkeit großer Multi-Modalitäts-Modelle zu verringern?

Um die Ausrichtung sicherheitsrelevanter Features über verschiedene Modalitäten hinweg zu optimieren und die Verwundbarkeit großer Multi-Modalitäts-Modelle zu verringern, ist eine ganzheitliche Sicherheitsstrategie erforderlich. Dies könnte die Implementierung von Mechanismen zur konsistenten Überwachung und Validierung sicherheitsrelevanter Features in allen Modalitäten umfassen. Durch die Einführung von Sicherheitsrichtlinien und -verfahren, die die Integration und Ausrichtung von Features über verschiedene Modalitäten hinweg fördern, können potenzielle Schwachstellen frühzeitig erkannt und behoben werden. Darüber hinaus ist es wichtig, regelmäßige Sicherheitsaudits und Penetrationstests durchzuführen, um die Robustheit der Modelle kontinuierlich zu überprüfen und zu verbessern. Die Schulung des Personals in Bezug auf Sicherheitsbewusstsein und bewährte Verfahren ist ebenfalls entscheidend, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit großer Multi-Modalitäts-Modelle zu gewährleisten.