論文の概要: Technical Report for ICML 2024 TiFA Workshop MLLM Attack Challenge: Suffix Injection and Projected Gradient Descent Can Easily Fool An MLLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15614v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 07:17:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:20:58.255236
• Title: Technical Report for ICML 2024 TiFA Workshop MLLM Attack Challenge: Suffix Injection and Projected Gradient Descent Can Easily Fool An MLLM
• Title（参考訳）: ICML 2024 TiFA Workshop MLLM Challenge Challenge: Suffix Injection and Projected Gradient Descent Can easily Fool an MLLM
• Authors: Yangyang Guo, Ziwei Xu, Xilie Xu, YongKang Wong, Liqiang Nie, Mohan Kankanhalli,
• Abstract要約: 本報告では、TiFAワークショップMLLMアタックチャレンジに対処するための、トップランクのソリューションを紹介します。 まず、間違ったラベル付きオプション(擬似ラベル付き)から元のクエリに接尾辞としてテキストを追加する。 この修正クエリを用いて、画像に知覚不能な摂動を加えるためにPGD法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.94350555141339
• License:
• Abstract: This technical report introduces our top-ranked solution that employs two approaches, \ie suffix injection and projected gradient descent (PGD) , to address the TiFA workshop MLLM attack challenge. Specifically, we first append the text from an incorrectly labeled option (pseudo-labeled) to the original query as a suffix. Using this modified query, our second approach applies the PGD method to add imperceptible perturbations to the image. Combining these two techniques enables successful attacks on the LLaVA 1.5 model.
• Abstract（参考訳）: 本技術報告では,TiFAワークショップMLLMアタック問題に対処するため,<ie suffix Injection> と PGD の2つのアプローチを用いたトップランクソリューションを紹介した。 具体的には、最初に、間違ったラベル付きオプション(擬似ラベル付き)から元のクエリに接尾辞としてテキストを付加する。 この修正クエリを用いて、画像に知覚不能な摂動を加えるためにPGD法を適用した。 これら2つのテクニックを組み合わせることで、LLaVA 1.5モデルに対する攻撃を成功させることができる。

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