对视觉语言模型的对抗性攻击和防御方面的最新进展的调查
Md Iqbal Hossain1, Neeresh Kumar Perla2, Afia Sajeeda2
1Department of Computer and Information Science, University of Massachusetts Dartmouth, North Dartmouth, MA, USA.
概括
视觉语言模型 (VLM) 是强大的AI工具,但由于大数据集,它们容易受到对抗性攻击. 本调查探讨了这些威胁,并讨论了安全的VLM集成的防御策略.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 计算机视觉 计算机视觉
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 视觉语言模型 (VLMs) 为各种AI应用集成视觉和文本数据.
- 在预训练,微调和推断方面的进步大大提高了VLM的能力,使得零射击预测成为可能.
- 由于依赖大型数据集,VLM容易受到对抗性攻击,损害完整性和用户信任.
研究的目的:
- 在视觉语言模型中提供对抗性景观的全面调查.
- 探索VLM发展的不断变化的范式及其脆弱性.
- 强调迫切需要强大的防御机制来应对敌对威胁.
主要方法:
- 审查目前针对VLM的对抗性攻击的研究,从单模式到多模式战略.
- 分析创新的国防战略,包括建筑适应和强大的训练目标.
- 检查微调技术以提高VLM对操纵的弹性.
主要成果:
- 通过操纵输入解释,对抗性攻击给VLM带来了重大安全风险.
- 一系列的对抗策略,无论是简单的还是复杂的,都可以破坏VLM的表现.
- 有效的防御机制对于缓解这些漏洞至关重要.
结论:
- 保护VLM免受敌对攻击对于它们在现实应用中安全可靠的部署至关重要.
- 对强大的训练和防御策略的持续研究对于推进VLM安全至关重要.
- 解决VLM漏洞将促进更大的用户信任,并使多式联运AI得到更广泛的采用.
