論文の概要: Revisiting Backdoor Attacks against Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18844v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 02:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 15:27:31.072622
• Title: Revisiting Backdoor Attacks against Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視線モデルに対するバックドアアタックの再検討
• Authors: Siyuan Liang, Jiawei Liang, Tianyu Pang, Chao Du, Aishan Liu, Ee-Chien Chang, Xiaochun Cao,
• Abstract要約: 本稿では,LVLMの命令チューニングにおけるバックドア攻撃の一般化可能性について実験的に検討する。 以上に基づいて,既存のバックドア攻撃を修正した。 本稿では,従来のシンプルなバックドア戦略でさえ,LVLMに深刻な脅威をもたらすことを指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.42014292255944
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Instruction tuning enhances large vision-language models (LVLMs) but raises security risks through potential backdoor attacks due to their openness. Previous backdoor studies focus on enclosed scenarios with consistent training and testing instructions, neglecting the practical domain gaps that could affect attack effectiveness. This paper empirically examines the generalizability of backdoor attacks during the instruction tuning of LVLMs for the first time, revealing certain limitations of most backdoor strategies in practical scenarios. We quantitatively evaluate the generalizability of six typical backdoor attacks on image caption benchmarks across multiple LVLMs, considering both visual and textual domain offsets. Our findings indicate that attack generalizability is positively correlated with the backdoor trigger's irrelevance to specific images/models and the preferential correlation of the trigger pattern. Additionally, we modify existing backdoor attacks based on the above key observations, demonstrating significant improvements in cross-domain scenario generalizability (+86% attack success rate). Notably, even without access to the instruction datasets, a multimodal instruction set can be successfully poisoned with a very low poisoning rate (0.2%), achieving an attack success rate of over 97%. This paper underscores that even simple traditional backdoor strategies pose a serious threat to LVLMs, necessitating more attention and in-depth research.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは、大きな視覚言語モデル(LVLM)を強化するが、オープン性によるバックドア攻撃によるセキュリティリスクを高める。 これまでのバックドア研究は、一貫したトレーニングとテストの指示を伴う囲い込みシナリオに焦点を当てており、攻撃効果に影響を与える可能性のある実践的なドメインギャップを無視している。 本稿では,LVLMの命令チューニングにおけるバックドア攻撃の一般化性を実証的に検討し,実践シナリオにおけるバックドア戦略の限界を明らかにした。 視覚領域オフセットとテキスト領域オフセットの両方を考慮すると、複数のLVLMにまたがるイメージキャプションベンチマークに対する6つの典型的なバックドア攻撃の一般化可能性について定量的に評価する。 その結果, 攻撃の一般化性は, 特定の画像・モデルに関係のないバックドアトリガーと, トリガーパターンの優先的相関に正の相関があることが示唆された。 さらに、上記の主要な観測結果に基づいて既存のバックドア攻撃を修正し、クロスドメインシナリオの一般化可能性(+86%の攻撃成功率)を大幅に改善したことを示す。 特に、命令データセットにアクセスしなくても、マルチモーダル命令セットは、非常に低い毒性率(0.2%)で、97%以上の攻撃成功率を達成することができる。 この論文は、シンプルなバックドア戦略でさえLVLMに深刻な脅威をもたらし、より多くの注意と詳細な研究を必要としていることを強調している。

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