VLSBench: Svelare la Fuga Visiva nella Sicurezza Multimodale

VLSBench: Unveiling Visual Leakage in Multimodal Safety

November 29, 2024

Autori: Xuhao Hu, Dongrui Liu, Hao Li, Xuanjing Huang, Jing Shao

cs.AI

Abstract

Le preoccupazioni sulla sicurezza dei Modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni (MLLM) sono gradualmente diventate un problema importante in varie applicazioni. Sorprendentemente, lavori precedenti indicano un fenomeno controintuitivo che utilizzando l'eliminazione testuale si ottengono prestazioni di sicurezza comparabili con MLLM addestrati con coppie immagine-testo. Per spiegare un tale fenomeno controintuitivo, scopriamo un problema di perdita di informazioni sulla sicurezza visiva (VSIL) nei benchmark di sicurezza multimodali esistenti, cioè il contenuto potenzialmente rischioso e sensibile nell'immagine è stato rivelato nella query testuale. In questo modo, i MLLM possono facilmente rifiutare queste query testo-immagine sensibili in base alle query testuali. Tuttavia, le coppie immagine-testo senza VSIL sono comuni in scenari del mondo reale e sono trascurate dai benchmark di sicurezza multimodali esistenti. A tal fine, costruiamo il benchmark di sicurezza visiva multimodale senza perdite di informazioni (VLSBench) che impedisce la perdita di informazioni sulla sicurezza visiva dall'immagine alla query testuale con 2,4k coppie immagine-testo. I risultati sperimentali indicano che VLSBench pone una sfida significativa sia per i MLLM open-source che close-source, inclusi LLaVA, Qwen2-VL, Llama3.2-Vision e GPT-4o. Questo studio dimostra che l'allineamento testuale è sufficiente per scenari di sicurezza multimodali con VSIL, mentre l'allineamento multimodale è una soluzione più promettente per scenari di sicurezza multimodali senza VSIL. Si prega di consultare il nostro codice e i dati su: http://hxhcreate.github.io/VLSBench

English

Safety concerns of Multimodal large language models (MLLMs) have gradually become an important problem in various applications. Surprisingly, previous works indicate a counter-intuitive phenomenon that using textual unlearning to align MLLMs achieves comparable safety performances with MLLMs trained with image-text pairs. To explain such a counter-intuitive phenomenon, we discover a visual safety information leakage (VSIL) problem in existing multimodal safety benchmarks, i.e., the potentially risky and sensitive content in the image has been revealed in the textual query. In this way, MLLMs can easily refuse these sensitive text-image queries according to textual queries. However, image-text pairs without VSIL are common in real-world scenarios and are overlooked by existing multimodal safety benchmarks. To this end, we construct multimodal visual leakless safety benchmark (VLSBench) preventing visual safety leakage from image to textual query with 2.4k image-text pairs. Experimental results indicate that VLSBench poses a significant challenge to both open-source and close-source MLLMs, including LLaVA, Qwen2-VL, Llama3.2-Vision, and GPT-4o. This study demonstrates that textual alignment is enough for multimodal safety scenarios with VSIL, while multimodal alignment is a more promising solution for multimodal safety scenarios without VSIL. Please see our code and data at: http://hxhcreate.github.io/VLSBench

Summary

AI-Generated Summary

Panoramica dell'Articolo

Lo studio si concentra sulla sicurezza dei modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni (MLLMs) e sull'effetto della fuga di informazioni visive sensibili (VSIL) nei benchmark di sicurezza multimodale. Viene proposto un nuovo benchmark chiamato VLSBench per prevenire la fuga di informazioni visive sensibili e vengono presentati risultati sperimentali che dimostrano sfide significative per i MLLMs in presenza di VSIL.

Contributo Principale

Introduzione di un nuovo benchmark, VLSBench, per affrontare la fuga di informazioni visive sensibili nei modelli di linguaggio multimodali.
Dimostrazione delle sfide significative che i MLLMs affrontano in presenza di VSIL.
Confronto dell'efficacia dei metodi di allineamento testuale e multimodale su benchmark di sicurezza multimodale.

Contesto della Ricerca

Esplorazione della sicurezza dei MLLMs e dell'effetto della fuga di informazioni visive sensibili.
Analisi delle prestazioni dei modelli di allineamento testuale e multimodale in scenari di sicurezza multimodale.
Proposta di soluzioni per migliorare la sicurezza dei MLLMs in presenza di VSIL.

Parole Chiave

Modelli di Linguaggio Multimodali, Fuga di Informazioni Visive Sensibili, Benchmark di Sicurezza, Allineamento Testuale, Allineamento Multimodale

Contesto

Lo studio affronta la sicurezza dei modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni e l'effetto della fuga di informazioni visive sensibili nei benchmark di sicurezza multimodale. La ricerca si basa sulla necessità di valutare e migliorare la sicurezza dei MLLMs in contesti reali.

Lacuna nella Ricerca

Mancanza di approfondimenti sulla fuga di informazioni visive sensibili nei MLLMs.
Limitata comprensione dell'efficacia dei metodi di allineamento testuale e multimodale in contesti di sicurezza multimodale.
Necessità di sviluppare nuovi benchmark per valutare la sicurezza dei MLLMs in modo più accurato.

Sfide Tecniche

Gestire la fuga di informazioni visive sensibili nei modelli di linguaggio multimodali.
Ottimizzare i metodi di allineamento testuale e multimodale per migliorare la sicurezza.
Creare benchmark di sicurezza multimodale che riflettano scenari realistici e sfidanti.

Approcci Precedenti

Utilizzo di benchmark esistenti come VLSafe e Ch3ef per valutare la sicurezza dei MLLMs.
Implementazione di metodi di allineamento testuale e multimodale per migliorare le prestazioni dei modelli.
Esplorazione di tecniche di disapprendimento testuale per affrontare la fuga di informazioni sensibili.

Metodologia

Lo studio si basa sull'analisi teorica e sperimentale per valutare la sicurezza dei MLLMs in presenza di fuga di informazioni visive sensibili. Vengono proposti nuovi metodi di allineamento e benchmark per affrontare le sfide di sicurezza.

Fondamenti Teorici

Utilizzo di modelli di linguaggio multimodali per affrontare la sicurezza dei dati sensibili.
Applicazione di tecniche di allineamento testuale e multimodale per migliorare la sicurezza dei MLLMs.
Implementazione di metodi di disapprendimento testuale per prevenire la fuga di informazioni sensibili.

Architettura Tecnica

Generazione di descrizioni di immagini e query testuali per la creazione di coppie immagine-testo sicure.
Utilizzo di modelli come LLaVA-v1.5-7b allineati su SPA-VL con DPO per valutare la sicurezza dei MLLMs.
Valutazione delle prestazioni attraverso benchmark come VLSBench per confrontare metodi di allineamento testuale e multimodale.

Dettagli Implementativi

Utilizzo di modelli come GPT-4o e Llama-3.2-11B-Vision per valutare la sicurezza dei MLLMs.
Applicazione di metodi di allineamento testuale come SFT e DPO per migliorare le prestazioni dei modelli.
Creazione di dataset di sicurezza come VLSBench per valutare l'efficacia dei modelli in scenari realistici.

Punti di Innovazione

Introduzione di un nuovo benchmark, VLSBench, per valutare la sicurezza dei MLLMs in presenza di VSIL.
Dimostrazione dell'efficacia dei metodi di allineamento testuale e multimodale in contesti di sicurezza multimodale.
Identificazione delle sfide e delle opportunità per migliorare la sicurezza dei MLLMs attraverso approcci innovativi.

Validazione Sperimentale

La validazione sperimentale si concentra sull'uso di benchmark come VLSBench per valutare le prestazioni dei modelli di linguaggio multimodali in contesti di sicurezza. Vengono analizzati i risultati ottenuti e confrontati con approcci esistenti.

Configurazione Sperimentale

Utilizzo di modelli come LLaVA-v1.5-7b allineati su SPA-VL con DPO per valutare la sicurezza dei MLLMs.
Definizione di metriche di valutazione come tassi di rifiuto e percentuali di sicurezza per confrontare le prestazioni dei modelli.
Utilizzo di dataset come JailbreakV e VLSafe per testare l'efficacia dei metodi di allineamento.

Metriche

Valutazione delle prestazioni dei modelli attraverso metriche di sicurezza come tassi di rifiuto e percentuali di sicurezza.
Confronto delle prestazioni dei modelli di allineamento testuale e multimodale su benchmark come VLSBench.
Analisi comparativa con modelli esistenti come Qwen2-VL-7B e VLGuard per valutare l'efficacia dei nuovi metodi proposti.

Risultati

Dimostrazione delle prestazioni dei modelli come LLaVA-v1.5-7b e Qwen2-VL-7B su benchmark di sicurezza come JailbreakV e VLSafe.
Confronto tra metodi di allineamento testuale e multimodale per valutare l'efficacia in contesti di sicurezza multimodale.
Analisi dettagliata dei risultati sperimentali per identificare punti di forza e criticità dei modelli valutati.

Analisi Comparativa

Confronto delle prestazioni dei modelli di allineamento testuale e multimodale su benchmark come MMSafetyBench.
Valutazione dell'efficacia dei metodi proposti rispetto agli approcci esistenti per migliorare la sicurezza dei MLLMs.
Identificazione di sfide e opportunità per futuri sviluppi nella ricerca sulla sicurezza dei modelli di linguaggio multimodali.

Impatto e Implicazioni

Lo studio fornisce importanti contributi alla comprensione della sicurezza dei modelli di linguaggio multimodali e all'efficacia dei metodi di allineamento in contesti di sicurezza. Vengono evidenziate le scoperte chiave, le limitazioni e le direzioni future per la ricerca, insieme alle implicazioni pratiche dei risultati ottenuti.

Principali Risultati

Introduzione di un nuovo benchmark, VLSBench, per valutare la sicurezza dei MLLMs in presenza di fuga di informazioni visive sensibili.
Dimostrazione delle sfide significative che i MLLMs affrontano in contesti di sicurezza multimodale.
Identificazione di metodi di allineamento testuale e multimodale efficaci per migliorare la sicurezza dei modelli.

Limitazioni

Limitata comprensione delle implicazioni pratiche dei risultati ottenuti.
Necessità di ulteriori ricerche per affrontare le sfide emergenti nella sicurezza dei MLLMs.
Possibili limitazioni legate alla generalizzazione dei risultati ottenuti su diversi contesti e dataset.

Futuri Sviluppi

Esplorazione di nuovi metodi di allineamento e benchmark per migliorare la sicurezza dei MLLMs.
Approfondimento delle analisi comparative tra modelli di allineamento testuale e multimodale.
Investigazione di nuove tecniche per affrontare la fuga di informazioni visive sensibili nei contesti di sicurezza multimodale.

Significato Pratico

Applicazione dei risultati ottenuti per migliorare la sicurezza dei modelli di linguaggio multimodali in contesti reali.
Utilizzo di metodi di allineamento testuale e multimodale per prevenire la fuga di informazioni sensibili.
Implicazioni pratiche per lo sviluppo di modelli più sicuri e affidabili per applicazioni multimodali.

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