論文の概要: Internal Activation Revision: Safeguarding Vision Language Models Without Parameter Update

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16378v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 06:17:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:43:19.654496
• Title: Internal Activation Revision: Safeguarding Vision Language Models Without Parameter Update
• Title（参考訳）: 内部アクティベーションリビジョン:パラメータ更新なしのビジョン言語モデルの保護
• Authors: Qing Li, Jiahui Geng, Zongxiong Chen, Kun Song, Lei Ma, Fakhri Karray,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は、強いマルチモーダル能力を示すが、有害なコンテンツを生成する可能性が高い。 本稿では,世代ごとのアクティベーションを効率的に修正するテクスブファイナル・アクティベーション・リビジョン・アプローチを提案する。 我々のフレームワークはレイヤーレベルとヘッドレベルの両方のリビジョンを組み込んでおり、モデルの生成を様々なレベルの粒度で制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.739132798784777
• License:
• Abstract: Vision-language models (VLMs) demonstrate strong multimodal capabilities but have been found to be more susceptible to generating harmful content compared to their backbone large language models (LLMs). Our investigation reveals that the integration of images significantly shifts the model's internal activations during the forward pass, diverging from those triggered by textual input. Moreover, the safety alignments of LLMs embedded within VLMs are not sufficiently robust to handle the activations discrepancies, making the models vulnerable to even the simplest jailbreaking attacks. To address this issue, we propose an \textbf{internal activation revision} approach that efficiently revises activations during generation, steering the model toward safer outputs. Our framework incorporates revisions at both the layer and head levels, offering control over the model's generation at varying levels of granularity. In addition, we explore three strategies for constructing positive and negative samples and two approaches for extracting revision vectors, resulting in different variants of our method. Comprehensive experiments demonstrate that the internal activation revision method significantly improves the safety of widely used VLMs, reducing attack success rates by an average of 48.94\%, 34.34\%, 43.92\%, and 52.98\% on SafeBench, Safe-Unsafe, Unsafe, and MM-SafetyBench, respectively, while minimally impacting model helpfulness.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、強力なマルチモーダル能力を示すが、バックボーンの大規模言語モデル(LLM)に比べて有害なコンテンツを生成する可能性が高い。 本研究により,画像の統合は,テキスト入力によって引き起こされるものから,前方通過時のモデル内部の活性化を著しく変化させることが明らかとなった。 さらに、VLM内に埋め込まれたLLMの安全性アライメントは、アクティベーションの相違に対処するのに十分な堅牢性を持っておらず、最も単純なジェイルブレイク攻撃にも脆弱である。 この問題に対処するために、生成中の活性化を効率的に修正し、より安全な出力に向けてモデルを操る、 \textbf{internal activation revision} アプローチを提案する。 我々のフレームワークはレイヤーレベルとヘッドレベルの両方のリビジョンを組み込んでおり、モデルの生成を様々なレベルの粒度で制御する。 さらに,正および負のサンプルを作成するための3つの戦略と,修正ベクトルを抽出するための2つのアプローチについて検討し,その結果,提案手法の異なるバリエーションが得られた。 包括的実験により、内部アクティベーションリビジョン法は広く使用されているVLMの安全性を著しく向上させ、モデル有用性を最小限に抑えつつ、SafeBench, Safe-Unsafe, Unsafe, MM-SafetyBenchの攻撃成功率を平均48.94\%, 34.92\%, 52.98\%削減することを示した。

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