多模態大型語言模型中的排版攻擊:跨模型提升對抗性可轉移性

核心概念

通過在輸入圖像中引入排版文字,可以有效增加多模態大型語言模型在視覺信息處理中的語義多樣性,從而提升對抗性攻擊的可轉移性。

摘要

本文提出了一種基於排版的語義轉移攻擊(TSTA)方法,旨在提高多模態大型語言模型(MLLM)在黑盒情況下的對抗性可轉移性。
首先,作者分析了MLLM在視覺信息處理中更關注語義層面的特點,並發現現有的基於像素級的數據增強方法無法有效增加MLLM的語義多樣性。因此,作者提出了TSTA方法,通過在輸入圖像中引入排版文字,增加MLLM在視覺信息處理中的語義多樣性,從而提升對抗性攻擊的可轉移性。
在實驗中,作者在兩種應用場景(有害詞插入和重要信息保護)下,評估了TSTA方法的性能。結果表明,TSTA不僅能有效攻擊原始的代理模型,還能成功影響不同類型的受害模型,體現了較強的跨模型對抗性可轉移性。
此外,作者還提出了TSTA-Ens和TSTA-MultiP等擴展方法,進一步增強了TSTA的適用性和實用性。最後,實驗結果表明,TSTA方法對最新的MLLM模型也具有很好的攻擊效果。
總的來說,本文提出的TSTA方法為提高MLLM在黑盒情況下的安全性提供了一種有效的解決方案,並引發了人們對MLLM濫用的警示。

統計資料

在有害詞插入場景中,TSTA方法可以使受害模型的攻擊成功率從0%提高到64.12%。
在重要信息保護場景中,TSTA方法可以使受害模型的攻擊成功率從0%提高到18.60%。
與基於像素級的數據增強方法相比,TSTA方法可以使受害模型的語義相似度(CLIP Score)降低3.92分。

引述

"通過在輸入圖像中引入排版文字,可以有效增加多模態大型語言模型在視覺信息處理中的語義多樣性,從而提升對抗性攻擊的可轉移性。"
"TSTA方法不僅能有效攻擊原始的代理模型,還能成功影響不同類型的受害模型,體現了較強的跨模型對抗性可轉移性。"
"TSTA方法為提高MLLM在黑盒情況下的安全性提供了一種有效的解決方案,並引發了人們對MLLM濫用的警示。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Typography Leads Semantic Diversifying: Amplifying Adversarial Transferability across Multimodal Large Language Models

by Hao Cheng, E... 於 arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.20090.pdf

深入探究

如何進一步提高TSTA方法在更複雜場景下的適用性和鲁棒性?

為了進一步提高Typographic-based Semantic Transfer Attack (TSTA)方法在更複雜場景下的適用性和鲁棒性，可以考慮以下幾個策略：

多模態融合：將TSTA方法擴展到其他模態，例如音頻或視頻，通過結合視覺和音頻信息來增強攻擊的效果。這樣可以利用不同模態之間的互補性，進一步提高對多模態大型語言模型（MLLMs）的攻擊成功率。

自適應增強：根據不同的目標模型和場景，動態調整字體、顏色和排版等排版元素，以適應不同的視覺特徵和語義理解。這種自適應增強可以提高對不同模型的轉移性。

強化學習：利用強化學習技術來優化TSTA的參數選擇和排版策略，通過不斷的試驗和錯誤來找到最佳的攻擊配置，從而提高攻擊的成功率和鲁棒性。

多樣化的字體和排版：引入更多樣化的字體和排版樣式，這不僅可以增加視覺上的干擾，還可以在語義層面上引入更多的變化，進一步提高對不同模型的攻擊效果。

集成學習：結合多個不同的TSTA變體，形成一個集成模型，這樣可以利用不同方法的優勢，增強整體的攻擊效果和鲁棒性。

TSTA方法是否可以應用於其他類型的多模態模型,如視覺-音頻模型?

是的，TSTA方法可以應用於其他類型的多模態模型，包括視覺-音頻模型。這是因為TSTA的核心思想是通過引入排版文本來增強語義層面的多樣性，這一策略不僅限於視覺信息，還可以擴展到音頻信息的處理。

視覺-音頻模型的特性：視覺-音頻模型通常需要同時處理視覺和音頻信息，TSTA可以通過在視覺輸入中添加排版文本來干擾模型的語義理解，從而影響其對音頻信息的解釋。

多模態攻擊的潛力：在視覺-音頻模型中，TSTA可以通過引入與音頻內容相關的排版文本來進行攻擊，這樣可以在視覺和音頻之間創造語義上的不一致，進一步提高攻擊的有效性。

擴展性：TSTA方法的設計使其具有良好的擴展性，可以根據不同的多模態模型特性進行調整和優化，以適應不同的攻擊場景。

TSTA方法是否可以擴展到保護MLLM免受惡意用戶的攻擊,而不僅僅是提高攻擊的可轉移性?

TSTA方法的核心目的是提高對多模態大型語言模型（MLLMs）的攻擊可轉移性，但其原理和技術也可以用於保護MLLM免受惡意用戶的攻擊。以下是幾個可能的擴展方向：

防禦機制的設計：可以基於TSTA的原理設計防禦機制，通過識別和過濾掉潛在的排版攻擊，從而提高模型的安全性。例如，通過檢測輸入圖像中的異常排版特徵來識別攻擊。

增強模型的鲁棒性：在訓練過程中引入TSTA生成的對抗樣本，這樣可以使模型在面對排版攻擊時變得更加鲁棒，從而減少攻擊的成功率。

多樣化的輸入處理：通過引入多樣化的輸入處理策略，模型可以更好地適應不同的排版樣式，從而降低對特定排版攻擊的敏感性。

持續監控和更新：建立持續監控系統，定期更新模型以應對新出現的攻擊策略，這樣可以保持模型的安全性和鲁棒性。

用戶教育和意識提升：提高用戶對排版攻擊的認識，並提供相應的防範措施，這樣可以減少惡意用戶的攻擊成功率。