論文の概要: Self-interpreting Adversarial Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08970v3
- Date: Mon, 27 Jan 2025 23:57:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-30 02:41:34.896698
- Title: Self-interpreting Adversarial Images
- Title(参考訳): 自己解釈型逆画像
- Authors: Tingwei Zhang, Collin Zhang, John X. Morris, Eugene Bagdasarian, Vitaly Shmatikov,
- Abstract要約: 視覚言語モデルに対する間接的・相互モーダルなインジェクション攻撃を新たに導入する。
画像には隠れた「メタインストラクション」が含まれており、モデルがユーザーのイメージに関する質問にどう答えるかを制御する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.985140438089331
- License:
- Abstract: We introduce a new type of indirect, cross-modal injection attacks against visual language models that enable creation of self-interpreting images. These images contain hidden "meta-instructions" that control how models answer users' questions about the image and steer their outputs to express an adversary-chosen style, sentiment, or point of view. Self-interpreting images act as soft prompts, conditioning the model to satisfy the adversary's (meta-)objective while still producing answers based on the image's visual content. Meta-instructions are thus a stronger form of prompt injection. Adversarial images look natural and the model's answers are coherent and plausible--yet they also follow the adversary-chosen interpretation, e.g., political spin, or even objectives that are not achievable with explicit text instructions. We evaluate the efficacy of self-interpreting images for a variety of models, interpretations, and user prompts. We describe how these attacks could cause harm by enabling creation of self-interpreting content that carries spam, misinformation, or spin. Finally, we discuss defenses.
- Abstract(参考訳): 本稿では,視覚言語モデルに対する間接的・相互モーダルな新たなインジェクション・アタックを導入し,自己解釈画像の作成を可能にする。
これらの画像には隠れた「メタインストラクション」が含まれており、モデルがユーザーのイメージに関する質問にどう答えるかを制御し、相手のスタイル、感情、視点を表現するためにアウトプットを操る。
自己解釈画像はソフトプロンプトとして機能し、画像の視覚的内容に基づいて答えを生成しながら、相手の(メタ-)対象を満足するようにモデルを条件付ける。
したがってメタインストラクションはプロンプトインジェクションのより強力な形式である。
敵対的イメージは自然に見え、モデルの答えは一貫性があり、妥当である。
我々は,様々なモデル,解釈,ユーザプロンプトに対する自己解釈画像の有効性を評価する。
これらの攻撃が、スパム、誤情報、スピンを含む自己解釈コンテンツの作成を可能にすることによって、どのように害を引き起こすかを説明する。
最後に、防衛について論じる。
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