GuardT2I: Defending Text-to-Image Models from Adversarial Prompts

핵심 개념

GUARDT2I enhances T2I models' safety by detecting and rejecting adversarial prompts effectively.

초록

The article introduces GUARDT2I, a novel moderation framework to enhance the safety of Text-to-Image (T2I) models by detecting and rejecting adversarial prompts. It addresses the concerns of generating inappropriate or Not-Safe-For-Work (NSFW) content by utilizing a generative approach to enhance T2I models' robustness against adversarial prompts. The study compares GUARDT2I with leading commercial solutions and demonstrates its superior performance across diverse adversarial scenarios.
The content is structured as follows:

Introduction to the safety concerns of T2I models.
Defensive methods categorized into model fine-tuning and post-hoc content moderation.
Proposal of GUARDT2I as a generative moderation framework.
Detailed explanation of GUARDT2I's design, including c·LLM, Verbalizer, and Sentence Similarity Checker.
Experimental settings, including dataset, target model, adversarial prompts, model architecture, and training.
Evaluation metrics: AUROC, AUPRC, and FPR@TPR95.

통계

GUARDT2I outperforms leading commercial solutions like OpenAI-Moderation and Microsoft Azure Moderator.
The c·LLM within GUARDT2I is fine-tuned using a dataset of 10 million prompts from LAION-COCO.
The Sentence Similarity Checker utilizes SBERT for detecting mismatches between the output of c·LLM and the original prompt.

인용구

"Addressing this challenge, our study unveils GUARDT2I, a novel moderation framework that adopts a generative approach to enhance T2I models’ robustness against adversarial prompts."
"Our extensive experiments reveal that GUARDT2I outperforms leading commercial solutions like OpenAI-Moderation and Microsoft Azure Moderator by a significant margin across diverse adversarial scenarios."

핵심 통찰 요약

GuardT2I

by Yijun Yang,R... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01446.pdf

더 깊은 질문

질문 1

GUARDT2I은 새로운 유형의 공격에 적응하거나 이전에 본 적이 없는 부적절한 콘텐츠를 식별하는 방법은 무엇인가요?
GUARDT2I는 새로운 유형의 공격에 대응하거나 이전에 보지 못한 부적절한 콘텐츠를 식별하기 위해 다음과 같은 방법을 채택할 수 있습니다:

유연한 데이터셋 구성: GUARDT2I는 다양한 유형의 부적절한 콘텐츠를 포함하는 데이터셋을 사용하여 학습하므로, 새로운 유형의 공격에도 빠르게 적응할 수 있습니다.
실시간 업데이트: 민감한 단어 목록과 유사성 체커를 지속적으로 업데이트하여 새로운 유형의 부적절한 콘텐츠를 감지하고 식별할 수 있습니다.
향상된 모델 학습: 새로운 유형의 공격에 대비하기 위해 모델을 지속적으로 학습시켜 성능을 향상시킬 수 있습니다.

질문 2

GUARDT2I의 잠재적인 영향은 다양한 응용 프로그램에서 AI 도구의 신뢰성과 신뢰성을 향상시키는 데 어떤 영향을 줄 수 있을까요?
GUARDT2I의 잠재적인 영향은 다음과 같습니다:

신뢰성 향상: GUARDT2I는 부적절한 콘텐츠 생성을 방지하고 모델의 안전성을 강화하여 AI 도구의 신뢰성을 높일 수 있습니다.
투명성 제고: GUARDT2I는 판단 근거를 제공하여 사용자가 부적절한 콘텐츠 거부 결정을 이해하고 모델의 동작을 추적할 수 있도록 돕습니다.
사회적 책임: 부적절한 콘텐츠를 식별하고 거부함으로써 GUARDT2I는 사회적 책임을 강조하고 AI 도구의 윤리적 사용을 촉진할 수 있습니다.

질문 3

GUARDT2I의 개념을 T2I 이외의 다른 AI 모델에 적용하여 안전성과 보안을 향상시키는 방법은 무엇인가요?
GUARDT2I의 개념을 다른 AI 모델에 적용하여 안전성과 보안을 향상시키기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

텍스트 분류 모델: 다른 AI 모델에도 GUARDT2I와 유사한 텍스트 분류 모델을 구축하여 부적절한 콘텐츠를 탐지하고 거부할 수 있습니다.
조건부 생성 모델: 다른 AI 모델에도 조건부 생성 모델을 도입하여 입력 데이터의 의도를 해석하고 부적절한 콘텐츠를 식별할 수 있습니다.
실시간 감지 시스템: 실시간으로 데이터를 모니터링하고 부적절한 콘텐츠를 식별하여 AI 모델의 안전성을 강화할 수 있습니다.