論文の概要: When Data Manipulation Meets Attack Goals: An In-depth Survey of Attacks for VLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06390v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 04:42:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 13:59:04.943072
• Title: When Data Manipulation Meets Attack Goals: An In-depth Survey of Attacks for VLMs
• Title（参考訳）: データ操作がアタック目標に遭遇する: VLMのアタックに関する詳細な調査
• Authors: Aobotao Dai, Xinyu Ma, Lei Chen, Songze Li, Lin Wang,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)に適した攻撃戦略を詳細に調査する。 我々はこれらの攻撃をその根底にある目的に基づいて分類する。 これらの脆弱性を軽減するために提案されている防衛機構について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.74045364570382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have gained considerable prominence in recent years due to their remarkable capability to effectively integrate and process both textual and visual information. This integration has significantly enhanced performance across a diverse spectrum of applications, such as scene perception and robotics. However, the deployment of VLMs has also given rise to critical safety and security concerns, necessitating extensive research to assess the potential vulnerabilities these VLM systems may harbor. In this work, we present an in-depth survey of the attack strategies tailored for VLMs. We categorize these attacks based on their underlying objectives - namely jailbreak, camouflage, and exploitation - while also detailing the various methodologies employed for data manipulation of VLMs. Meanwhile, we outline corresponding defense mechanisms that have been proposed to mitigate these vulnerabilities. By discerning key connections and distinctions among the diverse types of attacks, we propose a compelling taxonomy for VLM attacks. Moreover, we summarize the evaluation metrics that comprehensively describe the characteristics and impact of different attacks on VLMs. Finally, we conclude with a discussion of promising future research directions that could further enhance the robustness and safety of VLMs, emphasizing the importance of ongoing exploration in this critical area of study. To facilitate community engagement, we maintain an up-to-date project page, accessible at: https://github.com/AobtDai/VLM_Attack_Paper_List.
• Abstract（参考訳）: 近年、視覚言語モデル (VLM) は、テキスト情報と視覚情報の両方を効果的に統合し、処理する優れた能力により、大きな注目を集めている。 この統合により、シーン認識やロボティクスなど、さまざまなアプリケーションにおいて、パフォーマンスが大幅に向上した。 しかしながら、VLMの配備は重大な安全性とセキュリティ上の懸念を生じさせ、これらのVLMシステムが持つ潜在的な脆弱性を評価するために広範な研究を必要としている。 本稿では, VLM に適した攻撃戦略について, 詳細な調査を行う。 VLMのデータ操作に使用される様々な手法を詳述しながら,これらの攻撃の基本的な目的,すなわちジェイルブレイク,カモフラージュ,エクスプロイトに基づいて分類する。 一方、これらの脆弱性を軽減するために提案されている防衛機構について概説する。 様々な種類の攻撃の鍵となるつながりと区別を識別することにより,VLM攻撃に対する強力な分類法を提案する。 さらに、VLMに対する異なる攻撃の特性と影響を包括的に記述した評価指標を要約する。 最後に,VLMの堅牢性と安全性をさらに向上させる将来的な研究の方向性を議論し,この重要な研究領域における継続的な探索の重要性を強調した。 コミュニティのエンゲージメントを促進するため、私たちは、https://github.com/AobtDai/VLM_Attack_Paper_Listでアクセスできる最新のプロジェクトページを維持しています。

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