論文の概要: LLaVAShield: Safeguarding Multimodal Multi-Turn Dialogues in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25896v2
• Date: Wed, 01 Oct 2025 21:07:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 12:04:55.869199
• Title: LLaVAShield: Safeguarding Multimodal Multi-Turn Dialogues in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: LLaVAShield:視覚言語モデルにおけるマルチモーダル多言語対話の保護
• Authors: Guolei Huang, Qinzhi Peng, Gan Xu, Yuxuan Lu, Yongjun Shen,
• Abstract要約: 悪意のある意図は、マルチモーダル・マルチトゥル(MMT)ダイアログにおいて、ターンとイメージに分散することができる。 MMT対話の安全性に関する最初の体系的定義と研究について述べる。 我々は、MMDSのための安全でないマルチターン対話を生成するために、自動マルチモーダル・マルチターン・リピート・フレームワークを開発した。 ユーザ入力とアシスタント応答のリスクを共同で検出し,評価する強力なツールであるLLaVAShieldを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4923957493548121
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Vision-Language Models (VLMs) move into interactive, multi-turn use, new safety risks arise that single-turn or single-modality moderation misses. In Multimodal Multi-Turn (MMT) dialogues, malicious intent can be spread across turns and images, while context-sensitive replies may still advance harmful content. To address this challenge, we present the first systematic definition and study of MMT dialogue safety. Building on this formulation, we introduce the Multimodal Multi-turn Dialogue Safety (MMDS) dataset. We further develop an automated multimodal multi-turn red-teaming framework based on Monte Carlo Tree Search (MCTS) to generate unsafe multimodal multi-turn dialogues for MMDS. MMDS contains 4,484 annotated multimodal dialogue samples with fine-grained safety ratings, policy dimension labels, and evidence-based rationales for both users and assistants. Leveraging MMDS, we present LLaVAShield, a powerful tool that jointly detects and assesses risk in user inputs and assistant responses. Across comprehensive experiments, LLaVAShield consistently outperforms strong baselines on MMT content moderation tasks and under dynamic policy configurations, establishing new state-of-the-art results. We will publicly release the dataset and model to support future research.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)がインタラクティブでマルチターンな利用へと移行するにつれ、単一ターンまたは単一モードのモデレーションが欠落する新たな安全性リスクが生じる。 MMT(Multimodal Multi-Turn)ダイアログでは、悪意のある意図はターンやイメージに分散し、文脈に敏感な応答は有害なコンテンツを前進させる可能性がある。 この課題に対処するために,MMT対話の安全性に関する最初の体系的定義と研究を提案する。 この定式化に基づいて,Multimodal Multi-turn Dialogue Safety (MMDS)データセットを導入する。 さらに,モンテカルロ木探索(MCTS)に基づくマルチモーダル・マルチモーダル・マルチターン・リピート・フレームワークを開発し,MMDSのための安全でないマルチモーダル・マルチターン・ダイアログを生成する。 MMDSには4,484個の注釈付きマルチモーダル対話サンプルがあり、詳細な安全性評価、ポリシーディメンションラベル、ユーザとアシスタントの両方に対するエビデンスに基づく理論的根拠がある。 MMDSを活用することで,ユーザ入力やアシスタント応答のリスクを共同で検出し,評価する強力なツールであるLLaVAShieldを提案する。 総合的な実験を通じて、LLaVAShieldはMMTのコンテンツモデレーションタスクと動的ポリシー構成の基線を一貫して上回り、新しい最先端の結果を確立している。 将来の研究をサポートするために、データセットとモデルを公開します。

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