論文の概要: Security Tensors as a Cross-Modal Bridge: Extending Text-Aligned Safety to Vision in LVLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20994v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 16:59:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.21633
• Title: Security Tensors as a Cross-Modal Bridge: Extending Text-Aligned Safety to Vision in LVLM
• Title（参考訳）: クロスモーダルブリッジとしてのセキュリティテンソル:LVLMにおけるテキストアライズされた安全性を視覚に拡張する
• Authors: Shen Li, Liuyi Yao, Wujia Niu, Lan Zhang, Yaliang Li,
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、複数モーダル入力を処理する視覚モジュールと整列した大言語モデル(LLM)を統合する。 セキュリティテンソル(Security tensor) - テキストや視覚のモダリティを通じて推論中に適用されるトレーニング可能な入力ベクトル。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.83149588857177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large visual-language models (LVLMs) integrate aligned large language models (LLMs) with visual modules to process multimodal inputs. However, the safety mechanisms developed for text-based LLMs do not naturally extend to visual modalities, leaving LVLMs vulnerable to harmful image inputs. To address this cross-modal safety gap, we introduce security tensors - trainable input vectors applied during inference through either the textual or visual modality. These tensors transfer textual safety alignment to visual processing without modifying the model's parameters. They are optimized using a curated dataset containing (i) malicious image-text pairs requiring rejection, (ii) contrastive benign pairs with text structurally similar to malicious queries, with the purpose of being contrastive examples to guide visual reliance, and (iii) general benign samples preserving model functionality. Experimental results demonstrate that both textual and visual security tensors significantly enhance LVLMs' ability to reject diverse harmful visual inputs while maintaining near-identical performance on benign tasks. Further internal analysis towards hidden-layer representations reveals that security tensors successfully activate the language module's textual "safety layers" in visual inputs, thereby effectively extending text-based safety to the visual modality.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、複数モーダル入力を処理する視覚モジュールと整列した大言語モデル(LLM)を統合する。 しかし、テキストベースのLLMのために開発された安全メカニズムは、自然に視覚的モダリティにまで拡張せず、LVLMは有害な画像入力に弱いままである。 このクロスモーダルな安全性ギャップに対処するために、テキストまたは視覚的モダリティによって推論中に適用されるトレーニング可能な入力ベクトルであるセキュリティテンソルを導入する。 これらのテンソルは、モデルのパラメータを変更することなく、テキストの安全アライメントを視覚処理に転送する。 それらは、キュレートされたデータセットを含むよう最適化されている (i)拒絶を必要とする悪意のある画像テキストペア。 (二 悪意のあるクエリと構造的に類似したテキストとの対照的な良性対であって、視覚的依存を導くための対照的な例であること。) 三 モデル機能を保持する一般的な良性サンプル。 実験の結果,テキスト・ビジュアル・セキュリティ・テンソルは多種多様な視覚入力を拒否するLVLMの能力を著しく向上し,良性タスクにおけるほぼ同一性能を維持した。 隠れ層表現に対するさらなる内部分析により、セキュリティテンソルは視覚入力において言語モジュールのテキスト「セーフティレイヤー」を正常に活性化し、テキストベースの安全性を視覚的モダリティに効果的に拡張することが明らかとなった。

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