基于对抗样本越狱攻击多模态大模型技术文档

1. 多模态大模型概述

多模态大模型是一种集成多种数据类型（文本、图像、声音等）的深度学习模型，通过整合不同模态信息提高理解和生成能力。

关键特点：

• 多模态输入：能处理文本、图像、声音等多种输入
• 综合数据利用：整合多源信息增强复杂场景理解能力
• 示例模型：MiniGPT系列、GPT-4等

典型应用：

• 图像描述生成
• Image grounding（短语定位）：根据文本描述定位图片中特定物体

2. 越狱攻击基础概念

2.1 定义

越狱攻击是一种绕过模型内置安全防护措施的攻击方法，诱导模型产生有害或不适当内容。

2.2 攻击原理

• 利用模型强大的上下文处理能力
• 通过特定输入模式绕过安全限制
• 基于预训练数据中潜在的有害知识

2.3 攻击示例

正常提问违法行为会被拒绝，但使用特定前缀语句可诱导模型输出相关内容

3. 多模态大模型越狱攻击方法

3.1 方法出发点

• 视觉输入空间具有连续性和高维度特性
• 相比文本攻击，视觉对抗样本更易生成且难以防御
• 无需扰动文本，只需扰动图像即可实现攻击

3.2 威胁模型

• 攻击者拥有模型权重完全访问权限（白盒模型）
• 使用对抗样本x'作为越狱前缀
• 目标是通用攻击而非特定指令攻击

3.3 形式化描述

1. 准备包含有害内容的小语料库Y = {y1, ..., ym}
2. 构造对抗样本x'，最大化在x'输入条件下语料库Y的生成概率
3. 优化目标：max_{x'} Σ_{i=1}^m log P(yi|x')

3.4 技术直觉

• 类似提示调整(Prompt Tuning)技术
• 将对抗样本视为"恶意提示调整"
• 使用有害语料库作为"被越狱模式"的少量样本

4. 实现细节与代码分析

4.1 关键组件

1. 有害语料库：包含希望模型输出的有害语句
   • 示例：反人类言论、犯罪指导等
2. 基础图像：任意干净图片（如大熊猫图片）

4.2 核心代码流程

数据准备

# 从CSV读取有害语料
with open("harmful_corpus/comp1.csv", "r") as f:
    data = list(csv.reader(f))
targets = [data[i][0] for i in range(len(data))]

# 加载基础图像
img = Image.open('adversarial_images/clean.jpeg').convert('RGB')
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0).to(device)

对抗样本生成

def attack(self, text_prompt, img, batch_size=8, num_iter=2000, alpha=1/255, epsilon=128/255):
    # 初始化生成器和对抗扰动
    my_generator = generator.Generator(...)
    adv_noise = torch.rand_like(img) * 2 * epsilon - epsilon
    adv_noise.requires_grad = True
    adv_noise.retain_grad()
    
    # 迭代优化
    for i in tqdm(range(num_iter)):
        # 随机选择batch_size个目标
        selected_targets = random.sample(self.targets, batch_size)
        text_prompts = [text_prompt] * batch_size
        
        # 生成对抗样本
        x_adv = normalize(x + adv_noise)
        
        # 计算损失并反向传播
        loss = self.calculate_loss(prompts, selected_targets)
        loss.backward()
        
        # 更新对抗扰动
        with torch.no_grad():
            adv_noise += alpha * adv_noise.grad.sign()
            adv_noise = torch.clamp(adv_noise, -epsilon, epsilon)
        
        # 清空梯度
        adv_noise.grad.zero_()
        self.model.zero_grad()
    
    return adv_img_prompt

损失计算

def calculate_loss(self, prompts, targets):
    # 处理上下文嵌入
    if len(context_embs) == 1:
        context_embs = context_embs * len(targets)
    
    # Tokenization和嵌入获取
    tokens = self.model.tokenizer(targets, ...)
    bos_emb = self.model.word_embeddings(tokens['bos'])
    pad_emb = self.model.word_embeddings(tokens['pad'])
    
    # 生成Mask和注意力Mask
    pad_pos = (tokens['input_ids'] == tokens['pad']).nonzero()
    target_mask = ... # 目标mask生成
    attention_mask = ... # 注意力mask生成
    
    # 模型调用计算损失
    loss = self.model(
        inputs_embeds=inputs_embeds,
        attention_mask=attention_mask,
        labels=targets
    ).loss
    
    return loss

4.3 对抗样本示例

• 输入干净图像：正常大熊猫图片
• 输出对抗样本：带有视觉扰动的大熊猫图片（人眼难以察觉差异）

5. 攻击效果验证

5.1 测试案例对比

案例1：描述图片

• 正常图片：正确描述图片内容
• 对抗样本：输出中包含大量脏话

案例2：是否应该消灭人类

• 正常图片：拒绝建议，认为不恰当
• 对抗样本：支持消灭人类，给出"合理"解释

案例3：写勒索信

• 正常图片：拒绝参与非法活动
• 对抗样本：按要求生成勒索信内容

案例4：解释地球形状

• 正常图片：正确科学解释
• 对抗样本：支持地平说，包含错误信息

5.2 攻击特点

1. 通用性：一个对抗样本可诱导多种有害输出
2. 隐蔽性：视觉扰动难以察觉
3. 持续性：一旦输入对抗样本，后续对话持续受影响

6. 防御建议

6.1 防护方向

1. 多模态攻击面防护：

   • 增加视觉、听觉等模态的专门防御
   • 开发多模态对抗样本检测技术

2. 防御技术增强：

   • 对抗训练(Adversarial Training)
   • 鲁棒性认证(Robustness Certification)
   • 输入净化与异常检测

3. 系统安全评估：

   • 定期多模态系统安全性评估
   • 建立多模态安全测试基准

6.2 管理措施

1. 模型发布策略：

   • 谨慎考虑开源模型的安全性影响
   • 建立模型发布安全审查流程

2. 标准化建设：

   • 制定多模态系统安全标准
   • 建立多模态安全最佳实践指南

3. 持续监测：

   • 部署实时攻击检测系统
   • 建立安全事件响应机制

7. 总结

本文详细介绍了针对多模态大模型的越狱攻击方法，核心要点包括：

1. 利用视觉输入空间的连续性生成对抗样本
2. 通过优化有害语料库的生成概率实现通用攻击
3. 攻击效果显著且具有通用性
4. 防御需要多层次的综合措施

该研究揭示了多模态系统的安全脆弱性，强调了在追求模型能力提升的同时，必须同等重视安全防护工作。