Simple Science

Ciência de ponta explicada de forma simples

# Informática# Criptografia e segurança# Inteligência Artificial# Visão computacional e reconhecimento de padrões# Aprendizagem de máquinas

O Desafio dos MLLMs: Segurança vs. Usabilidade

MLLMs enfrentam novas ameaças, já que prompts seguros podem ser recusados falsamente.

― 5 min ler


Táticas de Recusa de MLLMTáticas de Recusa de MLLMReveladasprompts seguros com facilidade.Novos métodos fazem a IA recusar
Índice

Hoje em dia, o campo da inteligência artificial (IA) tá mudando rapidinho. Um dos desenvolvimentos mais legais é o surgimento de modelos de linguagem grandes multimodais (MLLMs). Esses modelos são feitos pra entender e gerar texto com base tanto em imagens quanto em perguntas. Eles tão se tornando uma parte importante de várias aplicações, como responder perguntas visuais, descrever imagens e muito mais.

As empresas tão competindo ferozmente pra desenvolver e melhorar os MLLMs. Elas querem que seus modelos sejam os melhores, levando a constantes avanços em tecnologia e na experiência do usuário.

Como os MLLMs Funcionam

Um MLLM é composto de três partes principais:

  1. Codificador de Visão: Essa parte pega uma imagem e cria uma representação dela, conhecida como vetor de incorporação.
  2. Projetor Visão-Linguagem: Isso converte a incorporação da imagem em um formato que o Modelo de Linguagem pode usar.
  3. Modelo de Linguagem (LLM): Esse pega tanto os dados da imagem quanto a pergunta em texto pra dar uma resposta final.

Quando um usuário faz o upload de uma imagem e pergunta algo, o MLLM processa a imagem e a pergunta juntos, gerando uma resposta em texto relevante.

Segurança nos MLLMs

Quanto mais avançados os MLLMs ficam, mais crucial é garantir a segurança deles. As empresas tão tomando medidas pra evitar resultados prejudiciais, recusando prompts inseguros. Um prompt é considerado inseguro se contém conteúdo prejudicial na imagem ou na pergunta.

O Problema da Recusa

Enquanto os MLLMs podem recusar efetivamente prompts prejudiciais, surge uma nova preocupação: o que acontece quando um prompt seguro é recusado? Essa situação pode ocorrer quando um atacante muda sutilmente uma imagem segura pra fazer o MLLM rejeitar um pedido.

Neste texto, apresentamos uma nova abordagem que se concentra em como os MLLMs podem ser enganados a recusar prompts seguros. Isso envolve criar pequenas mudanças, chamadas de perturbações de recusa, em imagens que parecem seguras.

Nossa Abordagem pra Induzir Recusas

Desenvolvemos um método que otimiza essas perturbações de recusa. Ao adicionar essas pequenas mudanças a uma imagem, um MLLM pode ser feito pra recusar uma pergunta segura que normalmente teria sido aceita.

O objetivo é elaborar essas mudanças de um jeito que elas sejam quase invisíveis aos olhos humanos. Dividimos esse processo em alguns componentes chave:

  1. Identificando os Concorrentes: As empresas que fornecem MLLMs concorrentes.
  2. Usando Perguntas Sombra: Criamos um conjunto de perguntas semelhantes ao que usuários normais poderiam perguntar. Essas servem como terrenos de teste pro nosso método.
  3. Meta de Recusa: Nosso principal objetivo é que, quando usuários comuns apresentarem essas imagens alteradas, os MLLMs concorrentes provavelmente deveriam recusar a responder.

Testando Nosso Método

Pra ver se nossa abordagem funciona, testamos em vários MLLMs conhecidos. Usamos uma variedade de conjuntos de dados, incluindo perguntas que são tanto relevantes quanto não relevantes para as imagens. Nossos resultados mostram que conseguimos induzir recusas em MLLMs concorrentes sem afetar o desempenho do MLLM desenvolvido pelo fornecedor das perturbações de recusa.

Descobertas

Nos nossos experimentos, descobrimos vários pontos importantes:

  1. Altas Taxas de Recusa: Nosso método alcançou altas taxas de recusa entre os MLLMs concorrentes. Isso significa que, ao usar perturbações de recusa, conseguimos interromper efetivamente a interação dos usuários com esses modelos.

  2. Localidade: As mudanças feitas nas imagens não afetaram o desempenho do modelo usado pelo fornecedor, destacando uma vantagem significativa.

  3. Contramedidas: Examinamos várias estratégias que poderiam potencialmente contra-atacar nosso método, como adicionar ruído às imagens ou usar técnicas de treinamento especiais. Porém, essas estratégias muitas vezes vêm com desvantagens, como redução na precisão do modelo ou aumento do tempo de processamento.

Contramedidas

Exploramos três principais contramedidas:

  1. Ruído Gaussiano: Adicionar ruído visual aleatório pode às vezes mitigar a eficácia das perturbações de recusa. Mas, isso reduz significativamente a precisão das saídas do MLLM.

  2. DiffPure: Essa técnica limpa imagens por meio de um processo de introdução e remoção iterativa de ruído. Embora possa reduzir recusas, também impacta a precisão e desacelera o tempo de resposta do modelo.

  3. Treinamento Adversarial: Isso envolve treinar o MLLM pra reconhecer e resistir a perturbações de recusa. No entanto, esse método também reduz significativamente a precisão e exige mais recursos.

Conclusão e Direções Futuras

Resumindo, nosso trabalho apresenta uma nova maneira de fazer os MLLMs recusarem prompts seguros por meio de perturbações de imagem cuidadosamente elaboradas. Isso abre discussões sobre o cenário competitivo do desenvolvimento de MLLMs e as estratégias que as empresas podem usar pra ganhar vantagem.

Avançando, tem várias áreas pra explorar mais:

  1. Questionamento de Múltiplas Rodadas: Podemos investigar como as perturbações de recusa se comportam em conversas prolongadas, onde várias perguntas são feitas.

  2. Incorporando Mais Modalidades: À medida que os MLLMs evoluem pra lidar com mais tipos de entradas, como áudio e vídeo, nossos métodos podem ser adaptados pra ver se continuam eficazes nesses novos contextos.

  3. Melhorando Estratégias de Recusa: Podemos continuar refinando nossas técnicas de recusa pra garantir que elas possam lidar com cenários mais complexos e entender melhor as interações dos usuários.

Nossa pesquisa destaca a necessidade de medidas de segurança contínuas e compreensão no desenvolvimento de IA à medida que essas tecnologias continuam a avançar.

Fonte original

Título: Refusing Safe Prompts for Multi-modal Large Language Models

Resumo: Multimodal large language models (MLLMs) have become the cornerstone of today's generative AI ecosystem, sparking intense competition among tech giants and startups. In particular, an MLLM generates a text response given a prompt consisting of an image and a question. While state-of-the-art MLLMs use safety filters and alignment techniques to refuse unsafe prompts, in this work, we introduce MLLM-Refusal, the first method that induces refusals for safe prompts. In particular, our MLLM-Refusal optimizes a nearly-imperceptible refusal perturbation and adds it to an image, causing target MLLMs to likely refuse a safe prompt containing the perturbed image and a safe question. Specifically, we formulate MLLM-Refusal as a constrained optimization problem and propose an algorithm to solve it. Our method offers competitive advantages for MLLM model providers by potentially disrupting user experiences of competing MLLMs, since competing MLLM's users will receive unexpected refusals when they unwittingly use these perturbed images in their prompts. We evaluate MLLM-Refusal on four MLLMs across four datasets, demonstrating its effectiveness in causing competing MLLMs to refuse safe prompts while not affecting non-competing MLLMs. Furthermore, we explore three potential countermeasures-adding Gaussian noise, DiffPure, and adversarial training. Our results show that though they can mitigate MLLM-Refusal's effectiveness, they also sacrifice the accuracy and/or efficiency of the competing MLLM. The code is available at https://github.com/Sadcardation/MLLM-Refusal.

Autores: Zedian Shao, Hongbin Liu, Yuepeng Hu, Neil Zhenqiang Gong

Última atualização: 2024-09-05 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.09050

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.09050

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

Mais de autores

Artigos semelhantes