UniGuard: Towards Universal Safety Guardrails for Jailbreak Attacks on Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2411.01703v2 📥 PDF

作者: Sejoon Oh, Yiqiao Jin, Megha Sharma, Donghyun Kim, Eric Ma, Gaurav Verma, Srijan Kumar

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-03 (更新: 2025-01-31)

备注: 14 pages

💡 一句话要点

UniGuard：面向多模态大语言模型越狱攻击的通用安全防护

🎯 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 越狱攻击 安全防护 对抗性攻击 视觉-语言理解

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型易受对抗性攻击，现有防御方法难以有效识别和阻止精心设计的恶意输入。
  2. UniGuard通过联合考虑单模态和跨模态的有害信号，训练一个轻量级的安全防护器，降低有害响应的生成概率。
  3. 实验表明，UniGuard在多种模型和攻击方式下均表现出良好的泛化能力，同时保持了模型的原有性能。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）彻底改变了视觉-语言理解，但仍然容易受到多模态越狱攻击的影响，攻击者精心制作对抗性输入以引诱模型产生有害或不适当的响应。我们提出了UniGuard，一种新颖的多模态安全防护机制，它联合考虑了单模态和跨模态的有害信号。UniGuard训练一个多模态防护器，以最小化在有毒语料库中生成有害响应的可能性。该防护器可以在推理期间无缝地应用于任何输入提示，且计算成本极低。广泛的实验表明，UniGuard在多种模态、攻击策略和多个最先进的MLLM（包括LLaVA、Gemini Pro、GPT-4o、MiniGPT-4和InstructBLIP）上具有通用性。值得注意的是，这种强大的防御机制保持了模型整体的视觉-语言理解能力。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型（MLLMs）容易受到多模态越狱攻击，攻击者通过构造对抗性输入，诱导模型生成有害或不适当的回复。现有的防御方法通常针对特定攻击设计，泛化能力较差，且可能影响模型的正常功能。因此，需要一种通用的、高效的防御机制，能够有效应对各种类型的多模态越狱攻击。

核心思路：UniGuard的核心思路是训练一个多模态安全防护器，该防护器能够识别输入中的有害信号，并降低模型生成有害回复的概率。通过联合考虑单模态（例如，图像或文本中的有害内容）和跨模态（例如，图像和文本之间的恶意关联）的有害信号，UniGuard能够更全面地检测潜在的攻击。

技术框架：UniGuard的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建包含有害样本的训练数据集；2) 使用该数据集训练一个多模态安全防护器；3) 在推理阶段，将防护器应用于输入提示，以降低模型生成有害回复的概率。防护器可以作为一个独立的模块，无缝集成到现有的MLLM中。

关键创新：UniGuard的关键创新在于其通用性和高效性。它不依赖于特定的攻击方式，而是通过学习有害信号的通用特征来实现防御。此外，UniGuard的计算成本极低，可以在推理阶段实时应用，而不会显著影响模型的性能。

关键设计：UniGuard使用一个多模态编码器来提取输入提示的特征表示。然后，使用一个分类器来预测输入提示是否可能导致有害回复。训练过程中，使用交叉熵损失函数来最小化预测误差。为了提高模型的泛化能力，使用了数据增强技术，例如随机裁剪、旋转和噪声添加。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UniGuard在多个MLLM（包括LLaVA、Gemini Pro、GPT-4o、MiniGPT-4和InstructBLIP）上均表现出良好的防御效果。与现有方法相比，UniGuard能够更有效地阻止各种类型的多模态越狱攻击，同时保持模型的视觉-语言理解能力。例如，在针对LLaVA的攻击实验中，UniGuard能够将攻击成功率降低到显著低于基线的水平。

🎯 应用场景

UniGuard可广泛应用于各种需要安全保障的多模态大语言模型应用场景，例如智能客服、内容审核、教育辅导等。通过有效防御越狱攻击，UniGuard能够提升MLLM的安全性，降低其被恶意利用的风险，从而促进MLLM技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) have revolutionized vision-language understanding but remain vulnerable to multimodal jailbreak attacks, where adversarial inputs are meticulously crafted to elicit harmful or inappropriate responses. We propose UniGuard, a novel multimodal safety guardrail that jointly considers the unimodal and cross-modal harmful signals. UniGuard trains a multimodal guardrail to minimize the likelihood of generating harmful responses in a toxic corpus. The guardrail can be seamlessly applied to any input prompt during inference with minimal computational costs. Extensive experiments demonstrate the generalizability of UniGuard across multiple modalities, attack strategies, and multiple state-of-the-art MLLMs, including LLaVA, Gemini Pro, GPT-4o, MiniGPT-4, and InstructBLIP. Notably, this robust defense mechanism maintains the models' overall vision-language understanding capabilities.