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# Informatica# Visione artificiale e riconoscimento di modelli# Intelligenza artificiale# Apprendimento automatico# Informatica neurale ed evolutiva

La minaccia di ingannare le immagini di riferimento nell'IA

Esplorare le vulnerabilità nei modelli di intelligenza artificiale a causa di immagini ingannevoli.

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Indice

Negli ultimi anni, i modelli che collegano dati visivi e testuali sono diventati fondamentali per i progressi nell'intelligenza artificiale. Uno di questi modelli si chiama Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP). Questo modello collega le immagini e le loro descrizioni, permettendogli di capire e recuperare immagini basate su richieste testuali. Tuttavia, nonostante la sua utilità, questi modelli possono essere ingannati da certi tipi di immagini conosciute come "fooling master images". Queste immagini possono indurre il modello a pensare che corrispondano a una vasta gamma di richieste, anche se non assomigliano per nulla alle immagini che dovrebbero effettivamente corrispondere alle descrizioni.

La presenza di fooling master images rappresenta un problema significativo. Utenti malevoli potrebbero sfruttare questa vulnerabilità per disturbare le prestazioni dei sistemi di recupero immagini addestrati con CLIP, usando anche solo un'immagine. Un'immagine del genere potrebbe influenzare molte ricerche diverse, rendendola uno strumento efficace per la censura o la disinformazione. Questo articolo discute come le fooling master images, specificamente chiamate CLIPMasterPrints, possano essere create e i metodi utilizzati per rilevarle e mitigare i loro effetti.

Vulnerabilità dei Modelli CLIP

I modelli CLIP dipendono dalla relazione tra le Embedding testuali e quelle visive. Di solito, ottengono punteggi di grande somiglianza quando un'immagine corrisponde a una richiesta testuale adatta. Sfortunatamente, c'è un limite a quanto bene queste embedding si allineano, noto come il "modality gap". Questo gap può portare a vulnerabilità, poiché certe immagini possono allinearsi meglio con varie richieste rispetto a quelle correttamente abbinate.

Le fooling master images menzionate in precedenza possono massimizzare il punteggio di fiducia di un modello CLIP per molte richieste testuali diverse. Queste immagini potrebbero sembrare irrilevanti o insensate per gli esseri umani, ma ingannano il modello facendogli credere che siano la corrispondenza migliore per varie query. Questo crea un'opportunità per attori malevoli di inserire queste immagini fuorvianti in database esistenti, potenzialmente distorcendo i risultati delle ricerche.

Tecniche per Creare Fooling Master Images

Per creare fooling master images, è possibile utilizzare diverse tecniche di ottimizzazione, tra cui:

  1. Stochastic Gradient Descent (SGD): Questo metodo inizia con un'immagine casuale e fa miglioramenti iterativi seguendo la direzione che minimizza la funzione di perdita. L'obiettivo è trovare un'immagine che ottenga punteggi alti dal modello per molte richieste.

  2. Latent Variable Evolution (LVE): A differenza di SGD, LVE non richiede conoscenza dei meccanismi interni del modello. Invece, esplora uno spazio latente di un modello generativo, creando immagini candidate e modificandole in base al feedback del modello.

  3. Projected Gradient Descent (PGD): Questo approccio inizia con un'immagine normale e la modifica per migliorare il suo punteggio sotto certe richieste mantenendola visivamente simile all'originale.

Questi metodi permettono ai ricercatori di produrre immagini fuorvianti che possono superare opere d'arte reali o immagini appropriate in termini di punteggio del modello. Le immagini generate attraverso questi processi spesso hanno la capacità di generalizzare su varie richieste testuali, complicando ulteriormente l'affidabilità del modello.

Sperimentazione con Fooling Images

La ricerca ha dimostrato che le fooling master images possono essere create con successo mirando a varie classi, come opere d'arte famose o una gamma di categorie in ampi dataset di immagini come ImageNet. Costruendo immagini fuorvianti che ottengono punteggi elevati su più richieste, i modelli dimostrano la loro vulnerabilità.

Ad esempio, i ricercatori hanno addestrato immagini fuorvianti per corrispondere ai titoli di opere d'arte famose. Queste immagini hanno superato le vere opere d'arte quando misurate dal sistema di punteggio del modello. Non solo queste immagini hanno ingannato il modello, ma apparivano anche irriconoscibili o scollegate dalle richieste quando visualizzate dagli esseri umani.

Un altro ambito di esame si è concentrato su quanto bene queste immagini fuorvianti abbiano performato contro immagini reali in un dataset. I risultati hanno mostrato che le immagini fuorvianti possono eguagliare o superare le prestazioni delle immagini reali, indicando una minaccia significativa all'affidabilità dei modelli CLIP.

Generalizzazione delle Fooling Images

Un aspetto particolarmente preoccupante delle fooling master images è la loro capacità di generalizzare. Questo significa che un'immagine creata per ingannare il modello per richieste specifiche può ancora ottenere punteggi impressionanti per richieste correlate ma diverse. Questo fenomeno solleva serie domande sulla robustezza e la sicurezza dei modelli multimodali.

Ad esempio, se un'immagine fuorviante è ottimizzata per un tipo di oggetto, potrebbe comunque performare bene quando testata contro immagini di oggetti simili. Questa generalizzazione potrebbe portare a problemi significativi nelle applicazioni pratiche, poiché potrebbe consentire a un attaccante di influenzare o disturbare le prestazioni di un modello su una gamma più ampia di compiti.

Strategie di Mitigazione

Data la potenziale rischiosità associata alle fooling master images, i ricercatori stanno perseguendo diverse strategie di mitigazione per migliorare la robustezza dei modelli CLIP. Queste strategie includono:

  1. Colmare il Modality Gap: Regolando le embedding del modello per ridurre il gap tra i punteggi testuali e visivi, potrebbe essere possibile rendere le immagini fuorvianti meno efficaci. Questo implica spostare i centroidi delle embedding visive e testuali per migliorare il loro allineamento.

  2. Sanificazione degli Input: Un altro approccio consiste nel costruire un classificatore in grado di rilevare i distintivi schemi e artefatti prodotti dalle immagini fuorvianti. Addestrando un modello a identificare questi artefatti, i sistemi potrebbero automaticamente filtrare esempi malevoli prima che interferiscano con le operazioni del modello principale.

  3. Addestramento con Esempi Avversariali: Integrare immagini fuorvianti nel set di addestramento può aiutare il modello a imparare a riconoscere e respingere questi attacchi. Questo metodo potrebbe ridurre il rischio di utilizzare con successo immagini di fooling master print nel mondo reale.

Sebbene queste strategie mostrino promesse, presentano anche delle sfide. Ad esempio, colmare il gap di modalità può compromettere le prestazioni originali del modello. Allo stesso modo, addestrare classificatori per la sanificazione degli input richiede uno sforzo significativo e potrebbe non sempre garantire una precisione perfetta.

Applicazioni Pratiche e Rischi

L'eventuale abuso delle fooling master images è una preoccupazione urgente. Potrebbero facilmente essere inserite nei sistemi di recupero immagini, causando interruzioni del servizio o manipolazioni nella visibilità dei contenuti. Possibili applicazioni malevole includono:

  1. Censura: Utenti malevoli potrebbero decidere di mirare a temi sensibili, garantendo che le immagini collegate a tali temi siano soppresse nei risultati di ricerca.

  2. Marketing Avversariale: Manipolando i risultati delle ricerche, gli utenti potrebbero promuovere prodotti o marchi indesiderati, oscurando i risultati legittimi.

  3. Interruzione del Servizio: Un numero maggiore di immagini fuorvianti potrebbe causare un output caotico per varie query, frustrando gli utenti e riducendo la fiducia nel sistema.

Anche nei casi in cui è presente una supervisione umana, un attaccante astuto potrebbe introdurre immagini che appaiono naturali, eludendo così la rilevazione. Questo solleva ulteriori preoccupazioni riguardo alla sicurezza e all'affidabilità dell'uso dei sistemi AI nelle applicazioni del mondo reale.

Conclusione

La scoperta delle fooling master images rappresenta una minaccia significativa all'efficacia dei modelli contrastivi come il CLIP. Mentre le tecniche per creare queste immagini e i rischi potenziali che esse comportano sono in fase di studio, è essenziale esplorare ulteriormente le strategie di mitigazione. Affrontare le vulnerabilità esposte dalle immagini fuorvianti è cruciale per garantire l'affidabilità dei sistemi AI che utilizzano modelli multimodali nelle applicazioni quotidiane.

Analizzando approfonditamente l'impatto delle fooling master images e sviluppando contromisure efficaci, i ricercatori possono contribuire a un uso più sicuro e affidabile delle tecnologie di intelligenza artificiale. Man mano che questi modelli continuano a progredire e integrarsi in vari ambiti, comprendere e mitigare i rischi sarà fondamentale per proteggere gli utenti e mantenere l'integrità del sistema.

Fonte originale

Titolo: Fooling Contrastive Language-Image Pre-trained Models with CLIPMasterPrints

Estratto: Models leveraging both visual and textual data such as Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), are the backbone of many recent advances in artificial intelligence. In this work, we show that despite their versatility, such models are vulnerable to what we refer to as fooling master images. Fooling master images are capable of maximizing the confidence score of a CLIP model for a significant number of widely varying prompts, while being either unrecognizable or unrelated to the attacked prompts for humans. The existence of such images is problematic as it could be used by bad actors to maliciously interfere with CLIP-trained image retrieval models in production with comparably small effort as a single image can attack many different prompts. We demonstrate how fooling master images for CLIP (CLIPMasterPrints) can be mined using stochastic gradient descent, projected gradient descent, or blackbox optimization. Contrary to many common adversarial attacks, the blackbox optimization approach allows us to mine CLIPMasterPrints even when the weights of the model are not accessible. We investigate the properties of the mined images, and find that images trained on a small number of image captions generalize to a much larger number of semantically related captions. We evaluate possible mitigation strategies, where we increase the robustness of the model and introduce an approach to automatically detect CLIPMasterPrints to sanitize the input of vulnerable models. Finally, we find that vulnerability to CLIPMasterPrints is related to a modality gap in contrastive pre-trained multi-modal networks. Code available at https://github.com/matfrei/CLIPMasterPrints.

Autori: Matthias Freiberger, Peter Kun, Christian Igel, Anders Sundnes Løvlie, Sebastian Risi

Ultimo aggiornamento: 2024-04-16 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2307.03798

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.03798

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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