Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey on Safe Multi-Modal Learning System

論文の概要: A Survey on Safe Multi-Modal Learning System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05355v1
Date: Thu, 8 Feb 2024 02:27:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-09 16:43:52.307798
Title: A Survey on Safe Multi-Modal Learning System
Title（参考訳）: 安全なマルチモーダル学習システムに関する調査研究
Authors: Tianyi Zhao, Liangliang Zhang, Yao Ma and Lu Cheng
Abstract要約: 本研究は,MMLSの安全性に関する最初の分類法であり,これらの懸念に欠かせない4つの柱を同定する。各柱について詳細なレビューを行い、現在の開発状況に基づいて重要な制限を強調します。我々は,MMLSの安全性に固有の課題を指摘し,今後の研究の方向性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.92341182615251
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the wide deployment of multimodal learning systems (MMLS) in real-world scenarios, safety concerns have become increasingly prominent. The absence of systematic research into their safety is a significant barrier to progress in this field. To bridge the gap, we present the first taxonomy for MMLS safety, identifying four essential pillars of these concerns. Leveraging this taxonomy, we conduct in-depth reviews for each pillar, highlighting key limitations based on the current state of development. Finally, we pinpoint unique challenges in MMLS safety and provide potential directions for future research.
Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習システム(mmls)を現実のシナリオに広く展開することで、安全性への懸念が高まっている。安全に関する体系的な研究の欠如は、この分野の進歩にとって重要な障壁である。このギャップを埋めるために,これらの懸念の4つの重要な柱を同定し,MMLSの安全性に関する最初の分類法を提案する。この分類を活用することで,各柱について詳細なレビューを行い,現在の開発状況に基づいた重要な制限を強調する。最後に,MMLSの安全性に固有の課題を指摘し,今後の研究の方向性を示す。

関連論文リスト

SoK: Unifying Cybersecurity and Cybersafety of Multimodal Foundation Models with an Information Theory Approach [58.93030774141753]
MFM(Multimodal foundation model)は、人工知能の大幅な進歩を表す。本稿では,マルチモーダル学習におけるサイバーセーフティとサイバーセキュリティを概念化する。我々は、これらの概念をMFMに統一し、重要な脅威を特定するための総合的知識体系化(SoK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-17T23:06:20Z)
Navigating the Risks: A Survey of Security, Privacy, and Ethics Threats in LLM-Based Agents [67.07177243654485]
この調査は、大規模言語モデルに基づくエージェントが直面するさまざまな脅威を収集、分析する。 LLMをベースとしたエージェントの6つの重要な特徴を概説する。 4つの代表エージェントをケーススタディとして選択し,実践的に直面する可能性のあるリスクを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-14T15:40:04Z)
SG-Bench: Evaluating LLM Safety Generalization Across Diverse Tasks and Prompt Types [21.683010095703832]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の安全性を様々なタスクやプロンプトタイプにまたがる一般化を評価するための新しいベンチマークを開発する。このベンチマークは、生成的および識別的評価タスクを統合し、LLMの安全性に対する迅速なエンジニアリングとジェイルブレイクの影響を調べるための拡張データを含む。評価の結果,ほとんどのLDMは生成的タスクよりも差別的タスクが悪く,プロンプトに非常に敏感であり,安全アライメントの一般化が不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-29T11:47:01Z)
Multimodal Situational Safety [73.63981779844916]
マルチモーダル・シチュエーション・セーフティ(Multimodal situational Safety)と呼ばれる新しい安全課題の評価と分析を行う。 MLLMが言語やアクションを通じても安全に応答するためには、言語クエリが対応する視覚的コンテキスト内での安全性への影響を評価する必要があることが多い。我々は,現在のMLLMの状況安全性能を評価するためのマルチモーダル状況安全ベンチマーク(MSSBench)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-08T16:16:07Z)
Cross-Modality Safety Alignment [73.8765529028288]
我々は、モダリティ間の安全アライメントを評価するために、セーフインプットとアンセーフアウトプット(SIUO)と呼ばれる新しい安全アライメントの課題を導入する。この問題を実証的に調査するため,我々はSIUOを作成した。SIUOは,自己修復,違法行為,プライバシー侵害など,9つの重要な安全領域を含むクロスモダリティベンチマークである。以上の結果から, クローズドおよびオープンソース両方のLVLMの安全性上の重大な脆弱性が明らかとなり, 複雑で現実的なシナリオを確実に解釈し, 応答する上で, 現行モデルが不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-21T16:14:15Z)
Safeguarding Large Language Models: A Survey [20.854570045229917]
大規模言語モデル(LLM)の倫理的使用を所定の範囲内で確実にするための「保護」や「ガードレール」が義務付けられている。本稿は、この重要なメカニズムの現状について、体系的な文献レビューを提供する。その主な課題と、様々な文脈における倫理的問題を扱う包括的なメカニズムにどのように拡張できるかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-03T19:27:46Z)
Sok: Comprehensive Security Overview, Challenges, and Future Directions of Voice-Controlled Systems [10.86045604075024]
Voice Control Systemsをスマートデバイスに統合することで、セキュリティの重要性が強調される。現在の研究では、VCSの脆弱性が多数発見され、ユーザのプライバシとセキュリティに重大なリスクが提示されている。本稿では,VCSの階層的モデル構造を導入し,既存の文献を体系的に分類・分析するための新しいレンズを提供する。我々は,その技術的原則に基づいて攻撃を分類し,その方法,目標,ベクトル,行動など,さまざまな属性を徹底的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-27T12:18:46Z)
Prioritizing Safeguarding Over Autonomy: Risks of LLM Agents for Science [65.77763092833348]
大規模言語モデル(LLM)を利用したインテリジェントエージェントは、自律的な実験を行い、様々な分野にわたる科学的発見を促進する上で、大きな可能性を証明している。彼らの能力は有望だが、これらのエージェントは安全性を慎重に考慮する必要がある新たな脆弱性も導入している。本稿では,科学領域におけるLSMをベースとしたエージェントの脆弱性の徹底的な調査を行い,その誤用に伴う潜在的なリスクに光を当て,安全性対策の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-06T18:54:07Z)
The Art of Defending: A Systematic Evaluation and Analysis of LLM Defense Strategies on Safety and Over-Defensiveness [56.174255970895466]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。本稿では,SODE(Safety and Over-Defensiveness Evaluation)ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-30T17:37:06Z)
New Challenges in Reinforcement Learning: A Survey of Security and Privacy [26.706957408693363]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、AIの最も重要な分野のひとつ。 RLは医療、データ市場、自動運転、ロボット工学など、さまざまな分野で広く採用されている。これらのアプリケーションやシステムは、セキュリティやプライバシ攻撃に弱いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-31T12:30:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。