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A Ameaça de Enganar Imagens Mestras na IA

Explorando vulnerabilidades em modelos de IA por causa de imagens enganosas.

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Nos últimos anos, modelos que combinam dados visuais e textuais se tornaram essenciais para os avanços na inteligência artificial. Um desses modelos é chamado de Pré-treinamento Contrastivo de Linguagem-Imagem (CLIP). Esse modelo conecta imagens e suas descrições, permitindo que ele compreenda e recupere imagens com base em comandos de texto. No entanto, apesar de sua utilidade, esses modelos podem ser enganados por certos tipos de imagens conhecidas como "imagens mestres enganadoras". Essas imagens podem fazer o modelo pensar que combinam com uma ampla gama de comandos, mesmo que não tenham nada a ver com as imagens que realmente deveriam se encaixar nas descrições.

A presença de imagens mestres enganadoras representa um problema significativo. Usuários mal-intencionados poderiam explorar essa vulnerabilidade para interromper o desempenho dos sistemas de recuperação de imagem treinados com CLIP com apenas uma imagem. Tal imagem poderia afetar muitos termos de busca diferentes, tornando-se uma ferramenta eficaz para censura ou desinformação. Este artigo discute como as imagens mestres enganadoras, especificamente chamadas de CLIPMasterPrints, podem ser criadas e os métodos utilizados para detectar e mitigar seus efeitos.

Vulnerabilidade dos Modelos CLIP

Os modelos CLIP dependem da relação entre as representações de texto e imagem. Normalmente, eles conseguem altos índices de similaridade quando uma imagem corresponde a um comando de texto adequado. Infelizmente, há um limite para quão bem essas representações se alinham, conhecido como a lacuna de modalidade. Essa lacuna pode levar a vulnerabilidades, pois certas imagens podem se alinhar melhor com vários comandos do que as imagens corretamente combinadas.

As imagens mestres enganadoras mencionadas anteriormente podem maximizar a pontuação de confiança de um modelo CLIP para muitos comandos de texto diferentes. Essas imagens podem parecer irrelevantes ou sem sentido para os humanos, mas enganam o modelo fazendo-o acreditar que são a melhor combinação para várias consultas. Isso cria uma oportunidade para que pessoas mal-intencionadas insiram essas imagens enganosas em bancos de dados existentes, distorcendo potencialmente os resultados de busca.

Técnicas para Criar Imagens Mestres Enganadoras

Para criar imagens mestres enganadoras, diferentes técnicas de otimização podem ser usadas, incluindo:

  1. Descida de Gradiente Estocástica (SGD): Esse método começa com uma imagem aleatória e faz melhorias iterativas seguindo a direção que minimiza a função de perda. O objetivo é encontrar uma imagem que tenha uma pontuação alta no modelo para múltiplos comandos.

  2. Evolução de Variáveis Latentes (LVE): Ao contrário do SGD, o LVE não requer conhecimento do funcionamento interno do modelo. Em vez disso, ele busca em um espaço latente de um modelo generativo, criando imagens candidatas e ajustando-as com base no feedback do modelo.

  3. Descida de Gradiente Projetada (PGD): Essa abordagem começa com uma imagem normal e modifica-a para melhorar sua pontuação sob certos comandos, mantendo-a visualmente semelhante à original.

Esses métodos permitem que os pesquisadores produzam imagens enganadoras que podem superar obras de arte reais ou imagens apropriadas em termos de pontuação do modelo. As imagens geradas por meio desses processos geralmente têm a capacidade de generalizar entre vários comandos de texto, complicando ainda mais a confiabilidade do modelo.

Experimentação com Imagens Enganadoras

Pesquisas mostraram que imagens mestres enganadoras podem ser criadas com sucesso visando uma variedade de classes, como obras de arte famosas ou uma gama de categorias em grandes conjuntos de dados de imagem como o ImageNet. Ao construir imagens enganosas que pontuam alto em vários comandos, os modelos demonstram sua vulnerabilidade.

Por exemplo, pesquisadores treinaram imagens enganadoras para combinar com os títulos de obras de arte famosas. Essas imagens superaram as obras de arte reais quando medidas pelo sistema de pontuação do modelo. Essas imagens não apenas enganaram o modelo, mas também pareciam irreconhecíveis ou não relacionadas aos comandos quando vistas por humanos.

Outra área de exame focou em quão bem essas imagens enganadoras se saíram em comparação com imagens reais em um conjunto de dados. Os resultados mostraram que as imagens enganadoras podiam igualar ou superar o desempenho das imagens reais, indicando uma ameaça significativa à confiabilidade dos modelos CLIP.

Generalização das Imagens Enganadoras

Um aspecto particularmente preocupante das imagens mestres enganadoras é sua capacidade de generalização. Isso significa que uma imagem criada para enganar o modelo para comandos específicos ainda pode pontuar de forma impressionante para comandos relacionados, mas diferentes. Esse fenômeno levanta sérias questões sobre a robustez e segurança dos modelos multi-modais.

Por exemplo, se uma imagem enganadora é otimizada para um tipo de objeto, ela pode ainda ter um bom desempenho quando testada contra imagens de objetos similares. Essa generalização pode levar a problemas significativos em aplicações práticas, pois pode permitir que um atacante influencie ou interrompa o desempenho de um modelo em uma gama mais ampla de tarefas.

Estratégias de Mitigação

Dada a potencialidade de riscos associados a imagens mestres enganadoras, pesquisadores estão buscando diferentes estratégias de mitigação para aumentar a robustez dos modelos CLIP. Essas estratégias incluem:

  1. Preenchendo a Lacuna de Modalidade: Ajustando as representações do modelo para reduzir a lacuna entre as pontuações de texto e imagem, pode ser possível tornar as imagens enganadoras menos eficazes. Isso envolve mudar os centróides das representações de imagem e texto para melhorar seu alinhamento.

  2. Sanitização de Entrada: Outra abordagem é construir um classificador que possa detectar padrões e artefatos distintos produzidos por imagens enganadoras. Ao treinar um modelo para identificar esses artefatos, os sistemas poderiam automaticamente filtrar exemplos maliciosos antes que interfiram nas operações do modelo principal.

  3. Treinamento com Exemplos Adversariais: Integrar imagens enganadoras no conjunto de treinamento pode ajudar o modelo a aprender a reconhecer e desviar desses ataques. Esse método pode reduzir o risco de implantar com sucesso imagens mestres enganadoras no mundo real.

Embora essas estratégias mostrem promessas, elas também apresentam desafios. Por exemplo, preencher a lacuna de modalidade pode comprometer o desempenho original do modelo. Da mesma forma, treinar classificadores para sanitização de entrada exige um esforço significativo e pode não resultar em precisão perfeita.

Aplicações Práticas e Riscos

O potencial uso inadequado de imagens mestres enganadoras é uma preocupação urgente. Elas poderiam facilmente ser inseridas em sistemas de recuperação de imagem, levando a interrupções no serviço ou manipulações na visibilidade de conteúdo. Possíveis aplicações mal-intencionadas incluem:

  1. Censura: Usuários maliciosos podem decidir mirar em tópicos sensíveis, garantindo que imagens ligadas a esses tópicos sejam suprimidas nos resultados de busca.

  2. Marketing Adversarial: Ao manipular resultados de busca, usuários poderiam promover produtos ou marcas indesejadas, ofuscando resultados legítimos.

  3. Interrupção de Serviço: Um maior número de imagens enganadoras poderia resultar em uma saída caótica para várias consultas, frustrando os usuários e reduzindo a confiança no sistema.

Mesmo em casos onde a supervisão humana está presente, um atacante astuto poderia introduzir imagens que parecem naturais, conseguindo assim evitar a detecção. Isso levanta mais preocupações sobre a segurança e confiabilidade do uso de sistemas de IA em aplicações do mundo real.

Conclusão

A descoberta de imagens mestres enganadoras representa uma ameaça significativa à eficácia de modelos contrastivos como o CLIP. Embora as técnicas para criar essas imagens e os potenciais riscos que elas apresentam estejam sendo estudados, uma exploração mais aprofundada em estratégias de mitigação é essencial. Abordar as vulnerabilidades expostas por imagens enganadoras é crucial para garantir a confiabilidade de sistemas de IA que utilizam modelos multi-modais em aplicações do dia a dia.

Ao analisar de forma abrangente o impacto das imagens mestres enganadoras e desenvolver contramedidas eficazes, os pesquisadores podem contribuir para um uso mais seguro e confiável das tecnologias de inteligência artificial. À medida que esses modelos continuam a avançar e se integrar em várias áreas, compreender e mitigar riscos será fundamental para proteger usuários e manter a integridade do sistema.

Fonte original

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

Resumo: 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.

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

Última atualização: 2024-04-16 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.03798

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

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.

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