論文の概要: Safety of Multimodal Large Language Models on Images and Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00357v3
• Date: Thu, 20 Jun 2024 15:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:38:47.887174
• Title: Safety of Multimodal Large Language Models on Images and Texts
• Title（参考訳）: 画像とテキストによるマルチモーダル大言語モデルの安全性
• Authors: Xin Liu, Yichen Zhu, Yunshi Lan, Chao Yang, Yu Qiao,
• Abstract要約: 本稿では,MLLMの安全性の評価,攻撃,防衛に関する現在の取り組みを,画像やテキスト上で体系的に調査する。 MLLMの安全性を評価するための評価データセットと指標について概説する。 次に,MLLMの安全性に関する攻撃・防御技術について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.97489213223888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attracted by the impressive power of Multimodal Large Language Models (MLLMs), the public is increasingly utilizing them to improve the efficiency of daily work. Nonetheless, the vulnerabilities of MLLMs to unsafe instructions bring huge safety risks when these models are deployed in real-world scenarios. In this paper, we systematically survey current efforts on the evaluation, attack, and defense of MLLMs' safety on images and text. We begin with introducing the overview of MLLMs on images and text and understanding of safety, which helps researchers know the detailed scope of our survey. Then, we review the evaluation datasets and metrics for measuring the safety of MLLMs. Next, we comprehensively present attack and defense techniques related to MLLMs' safety. Finally, we analyze several unsolved issues and discuss promising research directions. The latest papers are continually collected at https://github.com/isXinLiu/MLLM-Safety-Collection.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の印象的なパワーに魅了され、日々の作業の効率を改善するために、その活用がますます進んでいる。 それでも、MLLMの脆弱性が安全でない命令に結びつくことで、これらのモデルが現実世界のシナリオにデプロイされる場合、大きな安全性のリスクが生じる。 本稿では,MLLMの安全性の評価,攻撃,防衛に関する現在の取り組みを,画像やテキスト上で体系的に調査する。 まず、画像とテキストに関するMLLMの概要と安全性の理解から始め、研究者が調査の詳細な範囲を知るのに役立ちます。 次に,MLLMの安全性を評価するための評価データセットと指標について検討する。 次に,MLLMの安全性に関する攻撃・防御技術について概説する。 最後に,未解決問題を分析し,今後の研究方針について考察する。 最新の論文はhttps://github.com/isXinLiu/MLLM-Safety-Collectionで継続的に収集されている。

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