論文の概要: Defending Jailbreak Attack in VLMs via Cross-modality Information Detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21659v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 15:02:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 17:41:37.609663
- Title: Defending Jailbreak Attack in VLMs via Cross-modality Information Detector
- Title（参考訳）: クロスモダリティ情報検出器によるVLMの脱獄防止
- Authors: Yue Xu, Xiuyuan Qi, Zhan Qin, Wenjie Wang,
- Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、視覚情報を包括的に理解するためにLLMの能力を拡張する。
近年の研究では、これらのモデルがジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすいことが示されている。
悪意ある摂動画像の入力を識別するプラグイン・アンド・プレイのジェイルブレイク検知器を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.663550432103534
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision Language Models (VLMs) extend the capacity of LLMs to comprehensively understand vision information, achieving remarkable performance in many vision-centric tasks. Despite that, recent studies have shown that these models are susceptible to jailbreak attacks, which refer to an exploitative technique where malicious users can break the safety alignment of the target model and generate misleading and harmful answers. This potential threat is caused by both the inherent vulnerabilities of LLM and the larger attack scope introduced by vision input. To enhance the security of VLMs against jailbreak attacks, researchers have developed various defense techniques. However, these methods either require modifications to the model's internal structure or demand significant computational resources during the inference phase. Multimodal information is a double-edged sword. While it increases the risk of attacks, it also provides additional data that can enhance safeguards. Inspired by this, we propose $\underline{\textbf{C}}$ross-modality $\underline{\textbf{I}}$nformation $\underline{\textbf{DE}}$tecto$\underline{\textbf{R}}$ ($\textit{CIDER})$, a plug-and-play jailbreaking detector designed to identify maliciously perturbed image inputs, utilizing the cross-modal similarity between harmful queries and adversarial images. This simple yet effective cross-modality information detector, $\textit{CIDER}$, is independent of the target VLMs and requires less computation cost. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of $\textit{CIDER}$, as well as its transferability to both white-box and black-box VLMs.
- Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、視覚情報を包括的に理解するためにLLMの能力を拡張し、多くの視覚中心のタスクにおいて顕著な性能を達成する。
それにもかかわらず、最近の研究では、これらのモデルがジェイルブレイク攻撃の影響を受けやすいことが示されている。
この潜在的な脅威は、LLMの固有の脆弱性と、視覚入力によって導入されたより大きな攻撃範囲の両方によって引き起こされる。
ジェイルブレイク攻撃に対するVLMの安全性を高めるため、研究者は様々な防御技術を開発した。
しかし、これらの手法はモデルの内部構造の変更を必要とするか、推論フェーズ中に重要な計算資源を必要とするかのいずれかである。
マルチモーダル・インフォメーション(Multimodal Information)は、両刃の剣。
攻撃のリスクを増大させる一方で、安全対策を強化するための追加データも提供する。
このことにインスパイアされた、$\underline{\textbf{C}}$ross-modality $\underline{\textbf{I}}$nformation $\underline{\textbf{DE}}$tecto$\underline{\textbf{R}}$$$$\textit{CIDER})$, 悪質なクエリと敵対的なイメージの相互類似性を利用して、悪意ある摂動イメージの入力を識別するために設計されたプラグインとプレイのジェイルブレイク検出器である。
この単純で効果的なクロスモダリティ情報検出器である$\textit{CIDER}$は、ターゲットのVLMとは独立であり、計算コストが低い。
大規模な実験結果から,$\textit{CIDER}$の有効性と有効性,およびWhite-boxおよびBlack-box VLMへの転送性を示す。
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