Umfassender Benchmark zur Bewertung der Robustheit von Multimodalen Großen Sprachmodellen gegen Jailbreak-Angriffe

核心概念

JailBreakV-28K ist ein umfassender Benchmark, der die Übertragbarkeit von Jailbreak-Techniken von Großen Sprachmodellen (LLMs) auf Multimodale Große Sprachmodelle (MLLMs) bewertet und die Robustheit und Sicherheit von MLLMs gegen verschiedene Jailbreak-Angriffe untersucht.

摘要

Der Benchmark JailBreakV-28K wurde entwickelt, um die Übertragbarkeit von Jailbreak-Techniken von Großen Sprachmodellen (LLMs) auf Multimodale Große Sprachmodelle (MLLMs) zu bewerten und die Robustheit und Sicherheit von MLLMs gegen verschiedene Jailbreak-Angriffe zu untersuchen.

Der Benchmark umfasst:

• Das RedTeam-2K-Datensatz: Eine Sammlung von 2.000 schädlichen Abfragen, die 16 Sicherheitsrichtlinien abdecken und aus verschiedenen Quellen stammen.
• 20.000 textbasierte Jailbreak-Angriffe, die von Jailbreak-Techniken für LLMs abgeleitet wurden, sowie 8.000 bildbasierte Jailbreak-Angriffe.
• Eine umfassende Bewertung von 10 Open-Source-MLLMs mit dem JailBreakV-28K-Benchmark.

Die Ergebnisse zeigen, dass:

• MLLMs anfällig für Jailbreak-Angriffe sind, die ursprünglich für LLMs entwickelt wurden, was auf eine kritische Schwachstelle in MLLMs hinweist.
• Textbasierte Jailbreak-Angriffe effektiver sind als bildbasierte Angriffe und unabhängig vom Bildtyp wirken.
• Die Sicherheitsausrichtung von MLLMs sowohl für textliche als auch für visuelle Eingaben dringend angegangen werden muss.

統計資料

Die meisten MLLMs zeigen die höchste Angriffserfolgsrate (ASR) bei den Sicherheitsrichtlinien "Wirtschaftlicher Schaden" und "Schadsoftware".
Die durchschnittliche ASR der textbasierten LLM-Jailbreak-Angriffe auf die LLM-Encoder der MLLMs beträgt 68,7%.
Die durchschnittliche ASR der LLM-Jailbreak-Angriffe, die ursprünglich gegen 8 LLMs entwickelt wurden, beträgt 64,4% auf diesen LLMs.

引述

"Textbasierte Jailbreak-Angriffe sind effektiver als bildbasierte Jailbreak-Angriffe und unabhängig vom Bildtyp wirksam."
"Die Sicherheitsausrichtung von MLLMs muss sowohl für textliche als auch für visuelle Eingaben dringend angegangen werden."

從以下內容提煉的關鍵洞見

JailBreakV-28K

by Weidi Luo,Si... 於 arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03027.pdf

深入探究

Wie können die Erkenntnisse aus JailBreakV-28K genutzt werden, um die Sicherheitsausrichtung von MLLMs zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dem JailBreakV-28K Benchmark bieten wertvolle Einblicke in die Sicherheitslücken von Multimodal Large Language Models (MLLMs) und können genutzt werden, um die Sicherheitsausrichtung dieser Modelle zu verbessern. Ein wichtiger Schwerpunkt könnte auf der Entwicklung von Abwehrmechanismen liegen, die speziell auf die identifizierten Schwachstellen abzielen. Dazu könnten Maßnahmen wie verbesserte Filterung von schädlichen Eingaben, verstärkte Überwachung von Modellantworten auf potenziell problematische Inhalte und die Implementierung von Gegenmaßnahmen gegen bekannte Jailbreak-Angriffe gehören. Darüber hinaus könnten Trainingsstrategien implementiert werden, die die Modelle auf eine Vielzahl von Jailbreak-Szenarien vorbereiten, um ihre Robustheit zu erhöhen.

Welche zusätzlichen Sicherheitsmaßnahmen könnten entwickelt werden, um MLLMs gegen textbasierte Jailbreak-Angriffe zu schützen?

Um MLLMs gegen textbasierte Jailbreak-Angriffe zu schützen, könnten zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen implementiert werden. Dazu gehören:

Erweiterte Filterungstechniken: Verbesserte Filtermechanismen könnten implementiert werden, um schädliche oder unangemessene Eingaben zu erkennen und zu blockieren, bevor sie das Modell erreichen.

Kontextsensitive Überwachung: Durch die Implementierung von kontextsensitiver Überwachung können MLLMs in Echtzeit auf potenziell problematische Inhalte überwacht werden, um schnell auf Jailbreak-Angriffe zu reagieren.

Dynamische Anpassung von Sicherheitsrichtlinien: Die Möglichkeit, Sicherheitsrichtlinien dynamisch anzupassen und zu aktualisieren, basierend auf neuen Erkenntnissen aus Jailbreak-Angriffen, kann die Widerstandsfähigkeit von MLLMs gegenüber textbasierten Angriffen verbessern.

Verhaltensanalyse: Durch die Implementierung von Verhaltensanalysen können MLLMs auf ungewöhnliche oder verdächtige Verhaltensweisen überwacht werden, um potenzielle Jailbreak-Angriffe frühzeitig zu erkennen und zu bekämpfen.

Wie können Forschungsarbeiten an der Sicherheit und Robustheit von MLLMs von Erkenntnissen in anderen Bereichen, wie der Cybersicherheit, profitieren?

Forschungsarbeiten zur Sicherheit und Robustheit von MLLMs können von Erkenntnissen in anderen Bereichen wie der Cybersicherheit profitieren, indem bewährte Praktiken und Techniken aus der Cybersicherheit auf MLLMs angewendet werden. Einige Möglichkeiten, wie diese Bereiche voneinander profitieren können, sind:

Anomalieerkennung: Techniken zur Anomalieerkennung aus der Cybersicherheit können auf MLLMs angewendet werden, um ungewöhnliche oder schädliche Eingaben zu identifizieren und zu blockieren.

Bedrohungsmodellierung: Die Entwicklung von Bedrohungsmodellen aus der Cybersicherheit kann dazu beitragen, potenzielle Jailbreak-Szenarien für MLLMs zu identifizieren und präventive Maßnahmen zu ergreifen.

Sicherheitsbewusstsein: Schulungen und Sensibilisierungsmaßnahmen aus der Cybersicherheit können Forscher und Entwickler im Bereich der MLLMs für Sicherheitsrisiken sensibilisieren und sie dazu ermutigen, proaktiv Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren.

Durch den Austausch von Erkenntnissen und bewährten Verfahren zwischen der Cybersicherheit und der Forschung zur Sicherheit von MLLMs können Synergien geschaffen werden, die dazu beitragen, die Sicherheit und Robustheit von MLLMs zu stärken.