論文の概要: UniGuard: Towards Universal Safety Guardrails for Jailbreak Attacks on Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01703v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 22:19:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:21.547507
• Title: UniGuard: Towards Universal Safety Guardrails for Jailbreak Attacks on Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: UniGuard:マルチモーダル大規模言語モデル上でのジェイルブレイク攻撃のためのユニバーサル安全ガードレールを目指して
• Authors: Sejoon Oh, Yiqiao Jin, Megha Sharma, Donghyun Kim, Eric Ma, Gaurav Verma, Srijan Kumar,
• Abstract要約: ユニガード(UniGuard)は、モノモダルとクロスモーダルの有害信号を共同で検討する新しい安全ガードレールである。 最小の計算コストで推論中に任意の入力プロンプトにシームレスに適用できる。 LLaVA、Gemini Pro、GPT-4、MiniGPT-4、InstructBLIPなど、最先端のMLLMにまたがる印象的な一般化性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.177324748033627
• License:
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have revolutionized vision-language understanding but are vulnerable to multimodal jailbreak attacks, where adversaries meticulously craft inputs to elicit harmful or inappropriate responses. We propose UniGuard, a novel multimodal safety guardrail that jointly considers the unimodal and cross-modal harmful signals. UniGuard is trained such that the likelihood of generating harmful responses in a toxic corpus is minimized, and can be seamlessly applied to any input prompt during inference with minimal computational costs. Extensive experiments demonstrate the generalizability of UniGuard across multiple modalities and attack strategies. It demonstrates impressive generalizability across multiple state-of-the-art MLLMs, including LLaVA, Gemini Pro, GPT-4, MiniGPT-4, and InstructBLIP, thereby broadening the scope of our solution.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)は、視覚言語理解に革命をもたらしたが、敵が有害または不適切な反応を引き起こすために慎重に入力を行うマルチモーダル・ジェイルブレイク攻撃に対して脆弱である。 本報告では, マルチモーダル安全ガードレールであるUniGuardを提案する。 UniGuardは、有害なコーパスで有害な応答を発生させる可能性を最小限に抑え、最小の計算コストで推論中に任意の入力プロンプトにシームレスに適用できるように訓練されている。 大規模な実験では、UniGuardが複数のモダリティや攻撃戦略にまたがって一般化可能であることを示した。 LLaVA, Gemini Pro, GPT-4, MiniGPT-4, InstructBLIP など, 最先端のMLLMにまたがる優れた一般化可能性を示し, ソリューションの範囲を広げる。

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