视觉-语言大模型的双重威胁：从对抗到越狱攻击的深入探索

视觉-语言大模型的双重威胁：从对抗到越狱攻击的深入探索 1. 议题概述 本议题由加小俊在2024补天白帽黑客大会上提出，主要探讨了视觉-语言大模型(Vision-Language Models, VLMs)面临的两类主要安全威胁：对抗攻击和越狱攻击。 2. 视觉-语言大模型简介 视觉-语言大模型是能够同时处理视觉和语言信息的AI系统，典型代表包括： CLIP Flamingo BLIP LLaVA GPT-4V 这些模型广泛应用于： 图像描述生成 视觉问答 跨模态检索 多模态内容理解 3. 双重威胁分析 3.1 对抗攻击 3.1.1 攻击类型 视觉对抗攻击 ：通过精心设计的扰动改变图像，导致模型错误分类或生成错误描述 文本对抗攻击 ：通过特定文本输入诱导模型产生错误输出 多模态对抗攻击 ：同时利用视觉和文本输入进行攻击 3.1.2 攻击方法 FGSM (Fast Gradient Sign Method) PGD (Projected Gradient Descent) C&W (Carlini & Wagner)攻击 对抗补丁攻击 通用对抗扰动 3.1.3 攻击效果 误导图像分类 生成错误描述 绕过内容审核 诱导有害行为 3.2 越狱攻击 3.2.1 攻击定义 通过精心设计的输入绕过模型的安全限制，使其执行本应被阻止的操作或生成有害内容。 3.2.2 攻击方法 提示注入攻击 ：通过特定提示词绕过限制 多模态越狱 ：结合图像和文本输入进行攻击 上下文注入 ：利用模型上下文记忆进行攻击 角色扮演攻击 ：让模型扮演不受限制的角色 3.2.3 攻击效果 生成有害内容 泄露敏感信息 执行恶意指令 绕过伦理限制 4. 防御策略 4.1 对抗攻击防御 对抗训练 输入预处理 特征去噪 模型鲁棒性增强 多模型集成 4.2 越狱攻击防御 强化安全对齐 输入过滤和检测 输出内容审核 上下文监控 红队测试 5. 研究挑战与未来方向 5.1 研究挑战 多模态攻击的复杂性 防御与模型性能的权衡 零日攻击的防御 攻击的可迁移性 5.2 未来方向 更鲁棒的多模态模型架构 自适应防御机制 攻击检测与预警系统 安全评估标准制定 6. 实践建议 6.1 对开发者的建议 实施严格的输入验证 进行全面的安全测试 建立多层防御机制 持续监控模型行为 6.2 对用户的建议 警惕异常输出 避免输入敏感信息 报告可疑行为 保持软件更新 7. 总结 视觉-语言大模型的双重威胁——对抗攻击和越狱攻击，是当前AI安全领域的重要挑战。理解这些攻击的原理和方法，开发有效的防御策略，对于保障多模态AI系统的安全至关重要。未来需要学术界和工业界的共同努力，建立更安全、更可靠的视觉-语言大模型生态系统。