ブラックボックス型マルチモーダル大規模言語モデルに対するメモリ効率の高い勾配ベースの脱獄手法、Zer0-Jack

Khái niệm cốt lõi

Zer0-Jackは、ゼロ次最適化を用いることで、従来の転移攻撃よりも成功率の高い、ブラックボックス型マルチモーダル大規模言語モデルに対する直接的な脱獄攻撃を可能にする。

Tóm tắt

Zer0-Jack: ブラックボックス型マルチモーダル大規模言語モデルに対するメモリ効率の高い勾配ベースの脱獄手法

書誌情報
Kaishen Wang、Tiejin Chen、Hua Wei. Zer0-Jack: A Memory-efficient Gradient-based Jailbreaking Method for Black-box Multi-modal Large Language Models. 第38回神経情報処理システム会議 (NeurIPS 2024) @SafeGenAi ワークショップ. arXiv:2411.07559v1 [cs.LG] 12 Nov 2024.
研究目的
本研究は、ブラックボックス型のマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) に対する、メモリ効率の高い勾配ベースの脱獄手法であるZer0-Jackを提案し、その有効性を検証することを目的とする。
方法
Zer0-Jackは、モデルパラメータへのアクセスを必要としないゼロ次最適化を用いて、悪意のある画像入力を生成する。高次元入力における推定誤差を軽減するために、画像の特定の部分のみを最適化するパッチ座標降下法を採用している。
主な結果

Zer0-Jackは、様々なMLLMにおいて高い攻撃成功率を達成した。
すべてのブラックボックスシナリオにおいて、Zer0-Jackは転移ベースの攻撃手法を上回り、ホワイトボックスアプローチと同等の性能を示した。
MiniGPT-4を用いた実験では、Harmful Behaviors Multi-modal Datasetで95%、MM-SafetyBench-Tデータセットで98.2%の攻撃成功率を達成した。
GPT-4oなどの商用MLLMに対しても、Zer0-Jackによる直接攻撃が可能であることを示した。
結論
Zer0-Jackは、ブラックボックス型MLLMに対する効果的な脱獄攻撃手法であり、従来の転移攻撃よりも高い成功率を達成した。
意義
本研究は、MLLMの安全性に関する脆弱性を明らかにし、特にマルチモーダルな状況下における、より強力な安全性調整メカニズムの必要性を強調するものである。
制限と今後の研究

Zer0-Jackは出力ロジットまたは確率へのアクセスを必要とするため、商用MLLMのウェブバージョンを直接攻撃することはできない。
今後の研究では、出力ロジットではなく、生成された応答からの情報を利用した脱獄手法の設計が期待される。

Thống kê

Zer0-JackはMiniGPT-4を用いた実験で、Harmful Behaviors Multi-modal Datasetで95%の攻撃成功率を達成した。
Zer0-JackはMiniGPT-4を用いた実験で、MM-SafetyBench-Tデータセットで98.2%の攻撃成功率を達成した。
GPT-4oに対するZer0-Jackの攻撃は、OpenAIのAPI呼び出しに約0.7ドルのコストがかかった。

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Zer0-Jack: A Memory-efficient Gradient-based Jailbreaking Method for Black-box Multi-modal Large Language Models

by Tiejin Chen,... lúc arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07559.pdf

Yêu cầu sâu hơn

商用MLLMのAPIが進化し、出力ロジットへのアクセスが制限された場合、Zer0-Jackのようなゼロ次最適化ベースの攻撃手法はどのように進化するだろうか？

出力ロジットへのアクセスが制限された場合、Zer0-Jackのようなゼロ次最適化ベースの攻撃手法は、出力情報に基づいて攻撃を行うように進化する可能性があります。具体的には、以下のようなアプローチが考えられます。

出力テキストからの勾配推定: 出力ロジットの代わりに、生成された応答テキストを用いて勾配を推定する手法が考えられます。例えば、出力テキストと目標とする悪意のあるテキストとの間の類似度を評価指標とし、その指標を最大化するように入力を最適化する方法が考えられます。このアプローチでは、自然言語処理技術を用いてテキスト間の意味的な距離を計算する必要があります。
強化学習を用いた攻撃: MLLMをブラックボックス環境として捉え、強化学習を用いて攻撃を行う手法も考えられます。この場合、エージェントは入力（画像やテキスト）を選択し、MLLMが出力する応答に基づいて報酬を受け取ります。報酬は、悪意のある応答を生成させるように設計され、エージェントは報酬を最大化するように学習を進めます。
複数のAPI呼び出しを組み合わせた攻撃: API呼び出し1回あたりの情報量が制限されている場合でも、複数の呼び出しを組み合わせることで、より多くの情報を取得し、攻撃に活用できる可能性があります。例えば、入力の一部を変化させながら複数回APIを呼び出し、その結果から勾配情報を推定するといった方法が考えられます。

これらのアプローチは、出力ロジットへのアクセスが制限された場合でも、ゼロ次最適化の考え方を応用して、ブラックボックスなMLLMに対する攻撃を可能にする可能性があります。

Zer0-Jackのような攻撃手法に対抗するために、MLLMの開発者はどのような防御策を講じることができるだろうか？

Zer0-Jackのような攻撃手法に対抗するために、MLLMの開発者は、多層的な防御策を講じることが重要です。具体的には、以下のような対策が考えられます。

入力画像に対する防御:

敵対的摂動検知: 入力画像に敵対的な摂動が含まれているかどうかを検知するモデルを開発し、攻撃を未然に防ぐ方法があります。
画像の前処理: 入力画像に対してノイズ除去や圧縮などの前処理を行うことで、敵対的な摂動の影響を軽減することができます。
敵対的訓練: 攻撃手法を用いて生成された敵対的なサンプルを訓練データに追加することで、モデルの頑健性を向上させることができます。

出力制御の強化:

出力テキストのフィルタリング: 悪意のあるテキストや不適切な表現を含む出力を検知し、フィルタリングする機能を強化する必要があります。
LLM-as-a-judge: 別のLLMを「審査官」として使用し、生成された応答が悪意のあるものかどうかを判断させる方法があります。
出力の多様化: 同じ入力に対しても、多様な応答を生成できるようにすることで、攻撃者が特定の悪意のある応答を誘導することを困難にすることができます。

APIのセキュリティ強化:

出力ロジットへのアクセス制限: Zer0-Jackのような攻撃は、出力ロジットの情報を利用するため、API経由での出力ロジットへのアクセスを制限することが有効です。
API呼び出し回数制限: 短時間に大量のAPI呼び出しを行う攻撃に対しては、呼び出し回数制限を設けることで、攻撃の影響を軽減することができます。
ユーザー認証・認可の強化: APIへのアクセスに厳格なユーザー認証・認可を導入することで、悪意のある攻撃者のアクセスを制限することができます。

これらの防御策を組み合わせることで、Zer0-Jackのような攻撃手法に対する防御を強化し、MLLMの安全性を向上させることができます。

Zer0-Jackは画像入力に焦点を当てているが、音声や動画など、他のモダリティを持つ大規模言語モデルに対する攻撃手法はどのように開発できるだろうか？

Zer0-Jackの考え方は、画像入力だけでなく、音声や動画など、他のモダリティを持つ大規模言語モデルに対する攻撃手法にも応用できます。重要なのは、各モダリティにおける「勾配」に相当する情報をどのように取得するか、そして、その情報を用いてどのように入力を操作するかという点です。
以下に、音声、動画を例に、具体的な攻撃手法のアイデアを説明します。
1. 音声入力に対する攻撃:

攻撃手法: 音声認識モデルの脆弱性を突いた攻撃手法が考えられます。例えば、人間には聞こえないような高周波ノイズを音声データに混入させることで、音声認識モデルの出力を操作する「敵対的サンプル攻撃」が挙げられます。
勾配情報の取得: 音声認識モデルの出力であるテキスト情報と、目標とする悪意のあるテキストとの間の類似度を評価指標とし、その指標を最大化するように、音声データに混入させるノイズを最適化します。
入力の操作: 最適化されたノイズを音声データに混入させることで、音声認識モデルの出力を操作し、悪意のある応答を生成させます。
2. 動画入力に対する攻撃:

攻撃手法: 動画認識モデルの脆弱性を突いた攻撃手法が考えられます。例えば、動画中の特定のオブジェクトを誤認識させるような摂動を動画データに混入させることで、動画の内容を誤って解釈させ、悪意のある応答を生成させる攻撃が考えられます。
勾配情報の取得: 動画認識モデルの出力であるテキスト情報と、目標とする悪意のあるテキストとの間の類似度を評価指標とし、その指標を最大化するように、動画データに混入させる摂動を最適化します。
入力の操作: 最適化された摂動を動画データに混入させることで、動画認識モデルの出力を操作し、悪意のある応答を生成させます。
これらの例は、あくまでも一例であり、音声や動画の特性を考慮した、より巧妙な攻撃手法が考えられます。重要なのは、Zer0-Jackのように、モデルの内部構造にアクセスできない状況でも、出力情報などを利用して勾配情報を推定し、入力を操作することで、攻撃が可能になるという点です。