論文の概要: MM-SafetyBench: A Benchmark for Safety Evaluation of Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17600v3
• Date: Sat, 8 Jun 2024 15:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 04:28:28.971567
• Title: MM-SafetyBench: A Benchmark for Safety Evaluation of Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MM-SafetyBench:マルチモーダル大言語モデルの安全性評価ベンチマーク
• Authors: Xin Liu, Yichen Zhu, Jindong Gu, Yunshi Lan, Chao Yang, Yu Qiao,
• Abstract要約: 我々は,Multimodal Large Language Models (MLLM) がクエリ関連画像によって容易に損なわれることを観察した。 画像ベース操作に対するMLLMの安全性クリティカルな評価を行うためのフレームワークであるMM-SafetyBenchを紹介する。 我々の研究は、潜在的に悪意のある悪用に対して、オープンソースのMLLMの安全性対策を強化し、強化するための協力的な努力の必要性を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.708401515627784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The security concerns surrounding Large Language Models (LLMs) have been extensively explored, yet the safety of Multimodal Large Language Models (MLLMs) remains understudied. In this paper, we observe that Multimodal Large Language Models (MLLMs) can be easily compromised by query-relevant images, as if the text query itself were malicious. To address this, we introduce MM-SafetyBench, a comprehensive framework designed for conducting safety-critical evaluations of MLLMs against such image-based manipulations. We have compiled a dataset comprising 13 scenarios, resulting in a total of 5,040 text-image pairs. Our analysis across 12 state-of-the-art models reveals that MLLMs are susceptible to breaches instigated by our approach, even when the equipped LLMs have been safety-aligned. In response, we propose a straightforward yet effective prompting strategy to enhance the resilience of MLLMs against these types of attacks. Our work underscores the need for a concerted effort to strengthen and enhance the safety measures of open-source MLLMs against potential malicious exploits. The resource is available at \href{this https URL}{https://github.com/isXinLiu/MM-SafetyBench}.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)を取り巻くセキュリティの懸念が広く検討されているが、MLLM(Multimodal Large Language Models)の安全性はいまだ検討されていない。 本稿では,Multimodal Large Language Models (MLLMs) が,テキストクエリ自体が悪意のあるものであるかのように,クエリ関連画像によって容易に損なわれることを観察する。 そこで本稿では,MLLMの安全性評価を行うための総合的なフレームワークであるMM-SafetyBenchを紹介する。 13のシナリオからなるデータセットをコンパイルした結果,合計5,040のテキストイメージペアが得られた。 12種類の最先端モデルから分析したところ、MLLMは、装備されたLCMが安全に整合している場合でも、我々のアプローチによる侵害の影響を受けやすいことが判明した。 そこで本研究では,これらの攻撃に対するMLLMのレジリエンスを高めるための,単純かつ効果的なプロンプト戦略を提案する。 我々の研究は、潜在的に悪意のある悪用に対して、オープンソースのMLLMの安全性対策を強化し、強化するための協力的な努力の必要性を浮き彫りにしている。 リソースは \href{this https URL}{https://github.com/isXinLiu/MM-SafetyBench} で入手できる。

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