Jailbreak-AudioBench: In-Depth Evaluation and Analysis of Jailbreak Threats for Large Audio Language Models
作者: Hao Cheng, Erjia Xiao, Jing Shao, Yichi Wang, Le Yang, Chao Shen, Philip Torr, Jindong Gu, Renjing Xu
分类: cs.SD, cs.AI, cs.LG, cs.MM, eess.AS
发布日期: 2025-01-23 (更新: 2026-01-12)
💡 一句话要点
提出Jailbreak-AudioBench，全面评估和分析大型音频语言模型的越狱攻击威胁
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型音频语言模型 越狱攻击 安全性评估 音频模态 多模态学习
📋 核心要点
- 现有工作对文本和视觉模态的越狱攻击研究较多，但对大型音频语言模型（LALMs）的音频模态越狱攻击的脆弱性研究不足。
- 论文提出Jailbreak-AudioBench，包含工具箱、数据集和基准，支持音频编辑和语义注入，用于评估LALMs的安全性。
- 通过Jailbreak-AudioBench，论文评估了多个先进的LALMs，建立了音频模态越狱攻击的综合基准，为未来LALMs安全研究奠定基础。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在各种自然语言处理任务中表现出令人印象深刻的零样本性能。集成各种模态编码器进一步扩展了它们的能力，产生了多模态大型语言模型(MLLMs)，不仅可以处理文本，还可以处理视觉和听觉模态输入。然而，这些先进的能力也可能带来重大的安全问题，因为模型可能被利用，通过越狱攻击生成有害或不适当的内容。虽然之前的工作已经广泛地探索了如何操纵文本或视觉模态输入来规避LLMs和MLLMs中的安全措施，但针对大型音频语言模型(LALMs)的音频特定越狱的脆弱性在很大程度上仍未被探索。为了解决这一差距，我们引入了Jailbreak-AudioBench，它由工具箱、精选数据集和综合基准组成。该工具箱不仅支持文本到音频的转换，还支持各种编辑技术来注入音频隐藏语义。精选数据集提供了各种原始和编辑形式的显式和隐式越狱音频示例。利用该数据集，我们评估了多个最先进的LALMs，并建立了迄今为止音频模态最全面的越狱基准。最后，Jailbreak-AudioBench通过深入揭示更强大的越狱威胁（例如基于查询的音频编辑）并促进有效防御机制的开发，为推进LALMs安全对齐的未来研究奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型音频语言模型（LALMs）在面对恶意音频输入时存在的安全漏洞问题。现有方法主要集中在文本和视觉模态的越狱攻击研究，而忽略了音频模态的特殊性，导致LALMs容易受到音频相关的恶意攻击，产生有害或不适当的内容。
核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的评估框架，即Jailbreak-AudioBench，用于系统性地测试和分析LALMs在面对各种音频越狱攻击时的脆弱性。通过该框架，可以深入了解LALMs的安全缺陷，并为开发有效的防御机制提供指导。
技术框架：Jailbreak-AudioBench包含三个主要组成部分：工具箱、数据集和基准。工具箱提供文本到音频的转换以及各种音频编辑技术，用于生成和修改越狱音频样本。数据集包含各种显式和隐式的越狱音频示例，涵盖原始和编辑后的形式。基准则用于评估LALMs在面对这些音频样本时的表现，并提供详细的分析报告。整体流程包括：1) 使用工具箱生成或编辑音频样本；2) 将音频样本输入到LALMs中；3) 评估LALMs的输出是否包含有害或不适当的内容；4) 分析结果并识别LALMs的安全漏洞。
关键创新：该论文的关键创新在于首次针对LALMs提出了一个全面的音频越狱攻击评估框架。该框架不仅提供了丰富的音频越狱样本，还支持各种音频编辑技术，使得研究人员可以更深入地探索LALMs的安全边界。此外，该框架还提供了一个详细的基准，用于评估不同LALMs的安全性，并为未来的研究提供参考。
关键设计：工具箱包含多种音频编辑技术，例如添加噪声、改变音调、嵌入隐藏信息等，用于模拟各种可能的音频攻击场景。数据集中的音频样本涵盖了各种主题和风格，包括命令、问题、故事等，以测试LALMs在不同语境下的安全性。基准采用多种评估指标，例如攻击成功率、内容安全性评分等，用于全面评估LALMs的安全性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Jailbreak-AudioBench对多个最先进的LALMs进行了评估，揭示了它们在面对音频越狱攻击时的脆弱性。实验结果表明，即使是经过精心设计的LALMs也容易受到简单的音频编辑攻击。例如，通过添加轻微的噪声或改变音调，就可以成功地诱导LALMs生成有害内容。该研究还发现，某些LALMs对特定类型的音频攻击更加敏感，这为开发针对性的防御机制提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型音频语言模型的安全性，防止其被用于生成有害或不适当的内容。例如，可以利用Jailbreak-AudioBench来测试和改进LALMs的安全防御机制，从而减少恶意攻击的风险。此外，该研究还可以促进音频内容审核技术的发展，提高对恶意音频内容的识别和过滤能力。未来，该研究有望推动人工智能安全领域的进步，为构建更加安全可靠的人工智能系统做出贡献。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) demonstrate impressive zero-shot performance across a wide range of natural language processing tasks. Integrating various modality encoders further expands their capabilities, giving rise to Multimodal Large Language Models (MLLMs) that process not only text but also visual and auditory modality inputs. However, these advanced capabilities may also pose significant safety problems, as models can be exploited to generate harmful or inappropriate content through jailbreak attacks. While prior work has extensively explored how manipulating textual or visual modality inputs can circumvent safeguards in LLMs and MLLMs, the vulnerability of audio-specific jailbreak on Large Audio-Language Models (LALMs) remains largely underexplored. To address this gap, we introduce Jailbreak-AudioBench, which consists of the Toolbox, curated Dataset, and comprehensive Benchmark. The Toolbox supports not only text-to-audio conversion but also various editing techniques for injecting audio hidden semantics. The curated Dataset provides diverse explicit and implicit jailbreak audio examples in both original and edited forms. Utilizing this dataset, we evaluate multiple state-of-the-art LALMs and establish the most comprehensive Jailbreak benchmark to date for audio modality. Finally, Jailbreak-AudioBench establishes a foundation for advancing future research on LALMs safety alignment by enabling the in-depth exposure of more powerful jailbreak threats, such as query-based audio editing, and by facilitating the development of effective defense mechanisms.