論文の概要: MirrorCheck: Efficient Adversarial Defense for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09250v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 11:46:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:25.610204
• Title: MirrorCheck: Efficient Adversarial Defense for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: MirrorCheck: ビジョンランゲージモデルのための効率的な敵防御
• Authors: Samar Fares, Klea Ziu, Toluwani Aremu, Nikita Durasov, Martin Takáč, Pascal Fua, Karthik Nandakumar, Ivan Laptev,
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデルにおける対角的サンプル検出のための,新しい,しかしエレガントなアプローチを提案する。 本手法は,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて,ターゲットVLMが生成したキャプションに基づいて画像を生成する。 異なるデータセットで実施した経験的評価により,本手法の有効性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.73581212134293
• License:
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) are becoming increasingly vulnerable to adversarial attacks as various novel attack strategies are being proposed against these models. While existing defenses excel in unimodal contexts, they currently fall short in safeguarding VLMs against adversarial threats. To mitigate this vulnerability, we propose a novel, yet elegantly simple approach for detecting adversarial samples in VLMs. Our method leverages Text-to-Image (T2I) models to generate images based on captions produced by target VLMs. Subsequently, we calculate the similarities of the embeddings of both input and generated images in the feature space to identify adversarial samples. Empirical evaluations conducted on different datasets validate the efficacy of our approach, outperforming baseline methods adapted from image classification domains. Furthermore, we extend our methodology to classification tasks, showcasing its adaptability and model-agnostic nature. Theoretical analyses and empirical findings also show the resilience of our approach against adaptive attacks, positioning it as an excellent defense mechanism for real-world deployment against adversarial threats.
• Abstract（参考訳）: ビジョンランゲージモデル(VLM)は、これらのモデルに対して様々な新しい攻撃戦略が提案されているため、敵の攻撃に対してますます脆弱になっている。 既存の防衛は単調な状況で優れているが、現在では敵の脅威に対するVLMの保護に不足している。 本稿では,この脆弱性を緩和するために,VLMの対向検体を検出するための,新しくてエレガントなアプローチを提案する。 本手法は,テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて,ターゲットVLMが生成したキャプションに基づいて画像を生成する。 次に,特徴空間における入力画像と生成画像の埋め込みの類似性を計算し,逆方向のサンプルを同定する。 異なるデータセットで実施した実証評価は,画像分類領域から適応したベースライン手法よりも優れた精度で,提案手法の有効性を検証した。 さらに,本手法を分類タスクに拡張し,適応性とモデルに依存しない性質を示す。 理論的解析と実証的な知見は、我々のアプローチの適応攻撃に対する弾力性を示し、敵の脅威に対する現実の展開のための優れた防御メカニズムとして位置づけている。

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