SpeechGuard: Exploring the Adversarial Robustness of Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2405.08317v1 📥 PDF

作者: Raghuveer Peri, Sai Muralidhar Jayanthi, Srikanth Ronanki, Anshu Bhatia, Karel Mundnich, Saket Dingliwal, Nilaksh Das, Zejiang Hou, Goeric Huybrechts, Srikanth Vishnubhotla, Daniel Garcia-Romero, Sundararajan Srinivasan, Kyu J Han, Katrin Kirchhoff

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-05-14

备注: 9+6 pages, Submitted to ACL 2024

💡 一句话要点

SpeechGuard：揭示多模态大语言模型在对抗攻击下的脆弱性并提出防御措施

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态大语言模型 对抗攻击 越狱攻击 语音识别 自然语言处理 对抗鲁棒性 安全性 防御措施

📋 核心要点

  1. 现有的语音-语言模型安全性不足，容易受到对抗攻击和越狱攻击，威胁模型安全。
  2. 设计算法生成对抗样本，在白盒和黑盒场景下攻击语音-语言模型，无需人工干预。
  3. 实验表明模型易受攻击，但提出的防御措施能有效降低攻击成功率，提升模型鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文研究了集成语音和大型语言模型（SLM）在对抗攻击和越狱方面的潜在漏洞。这些模型能够理解语音指令并生成相关的文本回复。研究设计了算法，可以在白盒和黑盒攻击设置中生成对抗样本，以在没有人为干预的情况下越狱SLM。此外，还提出了应对此类越狱攻击的对策。在口语问答任务中，基于对话数据训练的模型在安全性和有用性指标上均达到80%以上的最先进性能。然而，越狱实验表明，SLM容易受到对抗扰动和迁移攻击的影响，在包含12个不同毒性类别的数据集上评估时，平均攻击成功率分别为90%和10%。提出的对策可以显著降低攻击成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在研究集成语音和大型语言模型（SLM）在面对对抗攻击时的脆弱性。现有的SLM虽然在安全性和有用性方面表现良好，但缺乏足够的对抗鲁棒性，容易被精心设计的对抗样本所欺骗，从而产生有害或不安全的输出。

核心思路：核心思路是通过设计算法生成对抗样本，模拟攻击者对SLM进行攻击，从而评估模型的安全性。同时，针对这些攻击，提出相应的防御措施，提高模型的鲁棒性。通过攻防对抗，提升SLM在实际应用中的安全性。

技术框架：研究主要包含以下几个阶段：1) 设计对抗攻击算法，包括白盒和黑盒攻击方法，用于生成能够欺骗SLM的对抗样本。2) 使用生成对抗样本对SLM进行攻击，评估模型的攻击成功率。3) 提出防御措施，例如对抗训练或输入过滤，以提高模型对对抗样本的抵抗能力。4) 评估防御措施的效果，比较模型在有无防御措施下的攻击成功率。

关键创新：关键创新在于针对语音-语言模型的特性，设计了有效的对抗攻击算法，能够在白盒和黑盒场景下成功越狱SLM。同时，提出了相应的防御措施，能够显著降低攻击成功率，提高模型的安全性。研究还分析了不同类型的攻击和防御策略的效果，为后续研究提供了参考。

关键设计：对抗攻击算法的具体实现细节未知，摘要中没有详细说明。防御措施的具体实现细节也未知，摘要中仅提到对抗训练或输入过滤。实验数据集包含12个不同毒性类别，用于评估模型在不同类型的有害问题上的表现。攻击成功率是评估模型安全性的关键指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在没有防御措施的情况下，SLM在对抗攻击下的平均攻击成功率高达90%，表明其安全性存在严重漏洞。然而，通过应用提出的防御措施，攻击成功率显著降低，证明了这些措施的有效性。模型在口语问答任务中，安全性和有用性指标均达到80%以上的最先进水平。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升语音助手、智能客服等语音交互系统的安全性。通过评估和增强这些系统对对抗攻击的抵抗能力，可以防止恶意用户利用对抗样本诱导系统产生有害或不当的回复，从而保护用户免受潜在的风险。研究结果对于开发更安全可靠的多模态大语言模型具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Integrated Speech and Large Language Models (SLMs) that can follow speech instructions and generate relevant text responses have gained popularity lately. However, the safety and robustness of these models remains largely unclear. In this work, we investigate the potential vulnerabilities of such instruction-following speech-language models to adversarial attacks and jailbreaking. Specifically, we design algorithms that can generate adversarial examples to jailbreak SLMs in both white-box and black-box attack settings without human involvement. Additionally, we propose countermeasures to thwart such jailbreaking attacks. Our models, trained on dialog data with speech instructions, achieve state-of-the-art performance on spoken question-answering task, scoring over 80% on both safety and helpfulness metrics. Despite safety guardrails, experiments on jailbreaking demonstrate the vulnerability of SLMs to adversarial perturbations and transfer attacks, with average attack success rates of 90% and 10% respectively when evaluated on a dataset of carefully designed harmful questions spanning 12 different toxic categories. However, we demonstrate that our proposed countermeasures reduce the attack success significantly.