RapGuard: Safeguarding Multimodal Large Language Models via Rationale-aware Defensive Prompting

📄 arXiv: 2412.18826v1 📥 PDF

作者: Yilei Jiang, Yingshui Tan, Xiangyu Yue

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-25

💡 一句话要点

提出RapGuard，通过情境感知防御提示保障多模态大语言模型安全

🎯 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 安全性 防御提示 思维链推理 情境感知 对抗攻击 风险缓解

📋 核心要点

  1. 多模态大语言模型易受攻击，产生有害内容，现有防御方法缺乏对多模态情境的适应性。
  2. RapGuard利用多模态思维链推理，动态生成情境相关的安全提示，提升模型安全性。
  3. 实验表明，RapGuard在多个MLLM基准测试中实现了最先进的安全性能，有效减少有害内容。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型(MLLM)在视觉-语言推理方面取得了显著进展，但与仅关注文本的模型相比，它们也更容易产生有害内容。现有的防御提示技术依赖于静态、统一的安全准则，无法考虑到不同多模态上下文中固有的特定风险。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖的框架RapGuard，它使用多模态思维链推理来动态生成特定场景的安全提示。RapGuard通过使其提示适应每个输入的独特风险来增强安全性，有效地减轻有害输出，同时保持良性任务的高性能。我们在多个MLLM基准测试上的实验结果表明，RapGuard实现了最先进的安全性能，在不降低响应质量的情况下显著减少了有害内容。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大语言模型（MLLMs）容易生成有害内容，而现有的防御提示方法通常采用静态、统一的安全准则，无法有效应对不同多模态场景下的特定风险。这些方法忽略了输入模态之间的复杂交互，导致防御效果不佳，且可能影响模型在良性任务上的性能。

核心思路：RapGuard的核心思路是利用多模态思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理，动态地为每个输入生成情境相关的安全提示。通过分析输入中的视觉和语言信息，模型能够理解潜在的风险，并生成针对性的防御提示，从而引导模型避免产生有害输出。这种方法的核心在于使防御机制能够感知情境，并根据情境进行调整。

技术框架：RapGuard框架主要包含以下几个阶段：1) 多模态输入分析：接收包含图像和文本的输入；2) 多模态CoT推理：利用MLLM进行多模态CoT推理，分析输入中潜在的风险因素，生成推理链；3) 安全提示生成：基于CoT推理结果，生成针对性的安全提示，例如“请注意避免生成包含歧视性内容的回复”；4) 防御性提示注入：将生成的安全提示注入到原始输入中，形成新的输入；5) MLLM响应生成：使用MLLM对新的输入进行响应生成；6) 输出评估：评估生成的响应是否包含有害内容。

关键创新：RapGuard的关键创新在于其情境感知的防御提示生成机制。与传统的静态防御提示不同，RapGuard能够根据输入的具体内容动态生成安全提示，从而更有效地应对各种潜在的风险。此外，RapGuard利用多模态CoT推理来分析输入，使其能够更好地理解输入中的复杂关系，并生成更有效的安全提示。

关键设计：RapGuard的具体实现细节可能包括：1) 使用预训练的MLLM作为CoT推理器和响应生成器；2) 设计特定的提示模板，用于引导MLLM进行CoT推理和安全提示生成；3) 使用特定的评估指标，例如有害内容检测率和良性任务准确率，来评估RapGuard的性能；4) 采用对抗训练等技术来进一步提高RapGuard的鲁棒性（具体细节未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RapGuard在多个MLLM基准测试中实现了最先进的安全性能。与现有方法相比，RapGuard能够显著减少有害内容的生成，同时保持模型在良性任务上的高性能。具体的性能提升数据（例如有害内容减少百分比、良性任务准确率等）在论文中进行了详细展示（具体数值未知）。

🎯 应用场景

RapGuard可应用于各种需要保障多模态大语言模型安全性的场景，例如智能客服、内容审核、教育辅导等。通过减少有害内容的生成，RapGuard有助于提升用户体验，降低法律风险，并促进人工智能技术的健康发展。未来，该技术有望扩展到更广泛的多模态应用领域，例如自动驾驶、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

While Multimodal Large Language Models (MLLMs) have made remarkable progress in vision-language reasoning, they are also more susceptible to producing harmful content compared to models that focus solely on text. Existing defensive prompting techniques rely on a static, unified safety guideline that fails to account for the specific risks inherent in different multimodal contexts. To address these limitations, we propose RapGuard, a novel framework that uses multimodal chain-of-thought reasoning to dynamically generate scenario-specific safety prompts. RapGuard enhances safety by adapting its prompts to the unique risks of each input, effectively mitigating harmful outputs while maintaining high performance on benign tasks. Our experimental results across multiple MLLM benchmarks demonstrate that RapGuard achieves state-of-the-art safety performance, significantly reducing harmful content without degrading the quality of responses.