Divide and Conquer: A Hybrid Strategy Defeats Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2412.16555v3 📥 PDF

作者: Yanxu Mao, Peipei Liu, Tiehan Cui, Zhaoteng Yan, Congying Liu, Datao You

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-21 (更新: 2025-05-29)

💡 一句话要点

提出JMLLM：一种混合策略多模态对抗攻击方法，提升大语言模型安全性

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

关键词: 大语言模型 越狱攻击 多模态 安全性 对抗攻击

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型越狱攻击方法存在查询次数多、覆盖模态少、成功率低和评估简单等不足。
  2. 论文提出JMLLM方法，通过集成多种策略，实现文本、视觉和听觉模态的全面越狱攻击。
  3. 实验表明，JMLLM在TriJail和AdvBench数据集上，对13个LLM的攻击成功率更高，时间开销更低。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）因其强大的推理、理解和生成能力而被广泛应用于各个领域。然而，与这些模型相关的安全问题正变得日益严重。越狱攻击是检测LLMs漏洞的重要方法，研究人员试图通过各种攻击方法诱导这些模型生成有害内容。然而，现有的越狱方法面临诸多限制，例如查询次数过多、越狱模态覆盖范围有限、攻击成功率低以及评估方法过于简单。为了克服这些限制，本文提出了一种多模态越狱方法：JMLLM。该方法集成了多种策略，以执行跨文本、视觉和听觉模态的全面越狱攻击。此外，我们贡献了一个新的、全面的多模态越狱研究数据集：TriJail，其中包括所有三种模态的越狱提示。在TriJail数据集和基准数据集AdvBench上对13个流行的LLMs进行的实验表明，该方法具有先进的攻击成功率，并显著降低了时间开销。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大语言模型越狱攻击方法的局限性，包括攻击成功率低、攻击模态单一（主要集中在文本）、评估方法简单以及攻击成本高等问题。现有的方法难以有效且全面地评估和挖掘LLM的安全漏洞，限制了LLM安全性的提升。

核心思路：论文的核心思路是采用“分而治之”的混合策略，即JMLLM（Jailbreak Multimodal Large Language Models）。该方法通过整合多种攻击策略，并将其应用于文本、视觉和听觉三种模态，从而实现更全面、更有效的越狱攻击。这种多模态、多策略的组合旨在突破现有防御机制，诱导LLM生成有害内容。

技术框架：JMLLM的技术框架主要包含以下几个阶段：首先，针对文本、视觉和听觉三种模态分别设计或选择合适的攻击提示。然后，将这些提示输入到目标LLM中，观察模型的输出。接着，根据模型的输出结果，判断攻击是否成功。最后，通过集成多种攻击策略，例如对抗性提示、语义混淆等，提高攻击的成功率。此外，论文还提出了一个新的多模态越狱数据集TriJail，用于训练和评估JMLLM的性能。

关键创新：论文的关键创新在于以下几个方面：一是提出了一个多模态的越狱攻击框架，能够同时处理文本、视觉和听觉三种模态的攻击。二是集成多种攻击策略，提高了攻击的成功率和鲁棒性。三是构建了一个新的多模态越狱数据集TriJail，为多模态越狱研究提供了数据支撑。四是实验结果表明，JMLLM在攻击成功率和时间开销方面均优于现有的方法。

关键设计：论文的关键设计包括：针对不同模态设计不同的攻击提示，例如，对于视觉模态，可以使用对抗性图像；对于听觉模态，可以使用对抗性音频。此外，论文还采用了多种攻击策略，例如对抗性提示、语义混淆等，以提高攻击的成功率。具体参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，JMLLM在TriJail数据集和AdvBench数据集上，对13个流行的LLMs进行了测试，攻击成功率显著提高，并且时间开销明显降低。具体的性能数据和提升幅度在论文中未给出明确的量化指标，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大语言模型的安全性评估与漏洞挖掘，帮助开发者发现并修复模型中的安全隐患，提升LLM在实际应用中的可靠性和安全性。此外，该方法也可用于构建更强大的防御机制，抵御恶意攻击，保障LLM的健康发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are widely applied in various fields of society due to their powerful reasoning, understanding, and generation capabilities. However, the security issues associated with these models are becoming increasingly severe. Jailbreaking attacks, as an important method for detecting vulnerabilities in LLMs, have been explored by researchers who attempt to induce these models to generate harmful content through various attack methods. Nevertheless, existing jailbreaking methods face numerous limitations, such as excessive query counts, limited coverage of jailbreak modalities, low attack success rates, and simplistic evaluation methods. To overcome these constraints, this paper proposes a multimodal jailbreaking method: JMLLM. This method integrates multiple strategies to perform comprehensive jailbreak attacks across text, visual, and auditory modalities. Additionally, we contribute a new and comprehensive dataset for multimodal jailbreaking research: TriJail, which includes jailbreak prompts for all three modalities. Experiments on the TriJail dataset and the benchmark dataset AdvBench, conducted on 13 popular LLMs, demonstrate advanced attack success rates and significant reduction in time overhead.