OmniGuard: Unified Omni-Modal Guardrails with Deliberate Reasoning
作者: Boyu Zhu, Xiaofei Wen, Wenjie Jacky Mo, Tinghui Zhu, Yanan Xie, Peng Qi, Muhao Chen
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-12-02
💡 一句话要点
OmniGuard：基于审慎推理的统一全模态安全防护系统
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 全模态安全 安全防护 多模态学习 知识蒸馏 审慎推理 人机交互安全 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有安全防护方法主要针对单模态，且通常采用二元分类，难以应对复杂多模态场景。
- OmniGuard通过审慎推理，统一处理文本、图像、视频和音频等多种模态的安全问题。
- OmniGuard在15个基准测试中表现出强大的有效性和泛化能力，降低了多模态风险。
📝 摘要（中文）
处理文本、图像、视频和音频的全模态大型语言模型（OLLM）在人机交互中的安全性和价值防护方面提出了新的挑战。以往的安全防护研究主要针对单模态环境，并且通常将安全保障视为二元分类问题，这限制了其在不同模态和任务中的鲁棒性。为了解决这一差距，我们提出了OmniGuard，这是第一个全模态安全防护系统，它能够通过审慎的推理能力在所有模态中执行安全保障。为了支持OmniGuard的训练，我们整理了一个大型、全面的全模态安全数据集，包含超过21万个不同的样本，其输入涵盖了通过单模态和跨模态样本的所有模态。每个样本都标有结构化的安全标签，并通过有针对性的知识蒸馏，从专家模型中精心策划安全评论。在15个基准上的大量实验表明，OmniGuard在各种多模态安全场景中实现了强大的有效性和泛化能力。重要的是，OmniGuard提供了一个统一的框架，可以在全模态中执行策略并降低风险，从而为构建更强大和更有能力的全模态安全保障系统铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：现有的安全防护系统主要集中在单模态数据上，无法有效处理全模态大型语言模型（OLLM）带来的安全风险。此外，传统方法通常将安全问题简化为二元分类，忽略了安全问题的复杂性和细微差别，导致鲁棒性不足。因此，需要一种能够统一处理多种模态数据，并具备更强的推理能力的安全防护系统。
核心思路：OmniGuard的核心思路是构建一个能够理解和推理多种模态数据的统一安全防护框架。通过构建大规模全模态安全数据集，并利用专家模型的知识蒸馏，使OmniGuard具备识别和应对各种模态安全风险的能力。审慎推理能力允许模型更深入地分析输入，从而做出更准确的安全判断。
技术框架：OmniGuard的技术框架主要包括以下几个部分：1) 大规模全模态安全数据集：包含文本、图像、视频和音频等多种模态的数据，覆盖各种安全风险场景。2) 结构化安全标签：每个样本都标有详细的安全标签，用于指导模型的训练。3) 专家模型知识蒸馏：利用专家模型生成安全评论，并通过知识蒸馏将这些知识迁移到OmniGuard模型中。4) 统一的安全防护模型：该模型能够处理多种模态的输入，并进行安全风险评估和干预。
关键创新：OmniGuard的关键创新在于其统一的全模态安全防护框架和审慎推理能力。与以往的单模态安全防护系统相比，OmniGuard能够处理更复杂的多模态安全问题。通过知识蒸馏，OmniGuard能够学习专家模型的经验，从而提高安全防护的准确性和鲁棒性。
关键设计：OmniGuard的关键设计包括：1) 数据集的构建：精心设计数据收集和标注流程，确保数据集的多样性和质量。2) 知识蒸馏策略：选择合适的专家模型和蒸馏方法，以有效地将知识迁移到OmniGuard模型中。3) 模型架构：设计能够有效处理多种模态数据的模型架构，例如使用多模态融合模块。4) 损失函数：设计合适的损失函数，以优化模型的安全防护性能。具体参数设置和网络结构细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
OmniGuard在15个多模态安全基准测试中表现出色，证明了其在各种安全场景中的有效性和泛化能力。具体性能数据和提升幅度未知，但论文强调了OmniGuard在统一框架下处理多模态安全问题的优势。
🎯 应用场景
OmniGuard可应用于各种人机交互场景，例如智能助手、社交媒体平台、自动驾驶系统等。它可以有效防止恶意内容传播、保护用户隐私、避免安全事故发生。未来，OmniGuard有望成为构建安全可靠的人工智能系统的关键组成部分，促进人工智能技术的健康发展。
📄 摘要（原文）
Omni-modal Large Language Models (OLLMs) that process text, images, videos, and audio introduce new challenges for safety and value guardrails in human-AI interaction. Prior guardrail research largely targets unimodal settings and typically frames safeguarding as binary classification, which limits robustness across diverse modalities and tasks. To address this gap, we propose OmniGuard, the first family of omni-modal guardrails that performs safeguarding across all modalities with deliberate reasoning ability. To support the training of OMNIGUARD, we curate a large, comprehensive omni-modal safety dataset comprising over 210K diverse samples, with inputs that cover all modalities through both unimodal and cross-modal samples. Each sample is annotated with structured safety labels and carefully curated safety critiques from expert models through targeted distillation. Extensive experiments on 15 benchmarks show that OmniGuard achieves strong effectiveness and generalization across a wide range of multimodal safety scenarios. Importantly, OmniGuard provides a unified framework that enforces policies and mitigates risks in omni-modalities, paving the way toward building more robust and capable omnimodal safeguarding systems.