論文の概要: SpeechGuard: Exploring the Adversarial Robustness of Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08317v1
• Date: Tue, 14 May 2024 04:51:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 15:08:02.483385
• Title: SpeechGuard: Exploring the Adversarial Robustness of Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: SpeechGuard: マルチモーダル大言語モデルの逆ロバスト性を探る
• Authors: Raghuveer Peri, Sai Muralidhar Jayanthi, Srikanth Ronanki, Anshu Bhatia, Karel Mundnich, Saket Dingliwal, Nilaksh Das, Zejiang Hou, Goeric Huybrechts, Srikanth Vishnubhotla, Daniel Garcia-Romero, Sundararajan Srinivasan, Kyu J Han, Katrin Kirchhoff,
• Abstract要約: 本研究では,このような命令追従型音声モデルの潜在的な脆弱性を,敵対的攻撃や脱獄に対して検討する。 我々は、人間の関与なしに、ホワイトボックスとブラックボックスの攻撃設定の両方でジェイルブレイクSLMの逆例を生成するアルゴリズムを設計する。 本モデルでは,発話指示による対話データに基づいて,音声質問応答タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成し,安全性と有用性の両方の指標で80%以上をスコア付けした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.557309967708406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrated Speech and Large Language Models (SLMs) that can follow speech instructions and generate relevant text responses have gained popularity lately. However, the safety and robustness of these models remains largely unclear. In this work, we investigate the potential vulnerabilities of such instruction-following speech-language models to adversarial attacks and jailbreaking. Specifically, we design algorithms that can generate adversarial examples to jailbreak SLMs in both white-box and black-box attack settings without human involvement. Additionally, we propose countermeasures to thwart such jailbreaking attacks. Our models, trained on dialog data with speech instructions, achieve state-of-the-art performance on spoken question-answering task, scoring over 80% on both safety and helpfulness metrics. Despite safety guardrails, experiments on jailbreaking demonstrate the vulnerability of SLMs to adversarial perturbations and transfer attacks, with average attack success rates of 90% and 10% respectively when evaluated on a dataset of carefully designed harmful questions spanning 12 different toxic categories. However, we demonstrate that our proposed countermeasures reduce the attack success significantly.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声命令に従い,関連するテキスト応答を生成する統合音声・大規模言語モデル (SLM) が普及している。 しかし、これらのモデルの安全性と堅牢性はほとんど不明である。 本研究では,このような命令追従型音声モデルの潜在的な脆弱性を,敵対的攻撃や脱獄に対して検討する。 具体的には、人間の関与なしに、ホワイトボックスとブラックボックスの攻撃設定の両方でジェイルブレイクSLMの逆例を生成するアルゴリズムを設計する。 また,このような脱獄攻撃を阻止するための対策も提案する。 本モデルでは,発話指示による対話データに基づいて,音声質問応答タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成し,安全性と有用性の両方の指標で80%以上をスコア付けした。 安全ガードレールにもかかわらず、ジェイルブレイク実験では、12種類の有害なカテゴリーにまたがる慎重に設計された有害な質問のデータセットでそれぞれ90%と10%の攻撃成功率で、敵の摂動と移動攻撃に対するSLMの脆弱性を実証している。 しかし,本提案手法により攻撃効果が著しく低下することが実証された。

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