論文の概要: MLLM-Protector: Ensuring MLLM's Safety without Hurting Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02906v1
- Date: Fri, 5 Jan 2024 17:05:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-08 14:41:48.253284
- Title: MLLM-Protector: Ensuring MLLM's Safety without Hurting Performance
- Title（参考訳）: MLLM-Protector:HurtingパフォーマンスのないMLLMの安全性を保証する
- Authors: Renjie Pi, Tianyang Han, Yueqi Xie, Rui Pan, Qing Lian, Hanze Dong,
Jipeng Zhang, Tong Zhang
- Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚入力による悪意のある攻撃を受けやすい言語である。
MLLM-Protectorは,軽量な高調波検出器と応答デトキシファイタを組み合わせたプラグアンドプレイ方式である。
このアプローチは、モデル全体のパフォーマンスを損なうことなく、悪意のある視覚入力によって引き起こされるリスクを効果的に軽減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.043844145980675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The deployment of multimodal large language models (MLLMs) has brought forth
a unique vulnerability: susceptibility to malicious attacks through visual
inputs. We delve into the novel challenge of defending MLLMs against such
attacks. We discovered that images act as a "foreign language" that is not
considered during alignment, which can make MLLMs prone to producing harmful
responses. Unfortunately, unlike the discrete tokens considered in text-based
LLMs, the continuous nature of image signals presents significant alignment
challenges, which poses difficulty to thoroughly cover the possible scenarios.
This vulnerability is exacerbated by the fact that open-source MLLMs are
predominantly fine-tuned on limited image-text pairs that is much less than the
extensive text-based pretraining corpus, which makes the MLLMs more prone to
catastrophic forgetting of their original abilities during explicit alignment
tuning. To tackle these challenges, we introduce MLLM-Protector, a
plug-and-play strategy combining a lightweight harm detector and a response
detoxifier. The harm detector's role is to identify potentially harmful outputs
from the MLLM, while the detoxifier corrects these outputs to ensure the
response stipulates to the safety standards. This approach effectively
mitigates the risks posed by malicious visual inputs without compromising the
model's overall performance. Our results demonstrate that MLLM-Protector offers
a robust solution to a previously unaddressed aspect of MLLM security.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)の展開は、視覚入力による悪意のある攻撃に対する感受性という、ユニークな脆弱性を生み出した。
我々はこのような攻撃に対してMLLMを防衛するという新しい挑戦を掘り下げる。
画像はアライメント中に考慮されない「外国語」として機能し,mllmが有害な反応を生じやすいことを発見した。
残念なことに、テキストベースのLLMで考慮された離散トークンとは異なり、画像信号の連続的な性質は重要なアライメント課題を示しており、起こりうるシナリオを完全にカバーすることが困難である。
この脆弱性は、オープンソースのMLLMが、広範囲のテキストベースの事前学習コーパスよりもはるかに少ない制限された画像テキストペアに対して、主に微調整されているという事実によって悪化する。
これらの課題に対処するために,軽量なハーモ検出器と応答除毒器を組み合わせたプラグアンドプレイ戦略であるMLLM-Protectorを導入する。
害検知器の役割は、MLLMから潜在的に有害な出力を識別することであり、一方、除毒剤はこれらの出力を補正し、その応答が安全基準に規定されていることを保証する。
このアプローチは、モデル全体のパフォーマンスを損なうことなく、悪意のある視覚入力によって引き起こされるリスクを効果的に軽減する。
MLLM-Protectorは,MLLMセキュリティの未適応な側面に対して,堅牢なソリューションを提供することを示す。
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