MMDT: Decoding the Trustworthiness and Safety of Multimodal Foundation Models

📄 arXiv: 2503.14827v1 📥 PDF

作者: Chejian Xu, Jiawei Zhang, Zhaorun Chen, Chulin Xie, Mintong Kang, Yujin Potter, Zhun Wang, Zhuowen Yuan, Alexander Xiong, Zidi Xiong, Chenhui Zhang, Lingzhi Yuan, Yi Zeng, Peiyang Xu, Chengquan Guo, Andy Zhou, Jeffrey Ziwei Tan, Xuandong Zhao, Francesco Pinto, Zhen Xiang, Yu Gai, Zinan Lin, Dan Hendrycks, Bo Li, Dawn Song

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2025-03-19

备注: ICLR 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

MMDT：用于评估多模态大模型安全性与可信度的综合平台

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

关键词: 多模态模型 安全性评估 可信度评估 红队算法 对抗鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注多模态模型的有用性，或仅关注公平性、隐私等有限的安全视角，缺乏全面评估。
  2. MMDT平台从安全性、幻觉、公平性、隐私、对抗鲁棒性、OOD泛化等多角度评估多模态模型的可信度。
  3. 通过设计评估场景和红队算法生成挑战性数据，构建高质量基准，并揭示现有模型在多个安全视角下的漏洞。

📝 摘要（中文）

多模态基础模型(MMFMs)在自动驾驶、医疗保健和虚拟助手等各种应用中起着关键作用。然而，一些研究表明这些模型存在漏洞，例如文本到图像模型生成不安全内容。现有的多模态模型基准测试主要评估这些模型的有用性，或者只关注公平性和隐私等有限的视角。本文提出了第一个统一平台MMDT (Multimodal DecodingTrust)，旨在为MMFMs提供全面的安全性和可信度评估。我们的平台从多个角度评估模型，包括安全性、幻觉、公平性/偏见、隐私、对抗鲁棒性和分布外(OOD)泛化。我们为每个角度设计了各种评估场景和红队算法，以生成具有挑战性的数据，形成高质量的基准。我们使用MMDT评估了一系列多模态模型，我们的发现揭示了这些模型在一系列视角下的漏洞和需要改进的领域。这项工作介绍了第一个全面且独特的多模态基础模型安全性和可信度评估平台，为开发更安全、更可靠的MMFMs和系统铺平了道路。我们的平台和基准可在https://mmdecodingtrust.github.io/上找到。

🔬 方法详解

问题定义：多模态基础模型在各个领域应用广泛，但现有评估方法不够全面，无法充分揭示其潜在的安全风险，例如生成不安全内容、存在偏见、容易受到对抗攻击等。现有基准测试主要集中在模型的有用性或少数几个安全维度上，缺乏统一的、多维度的评估框架。

核心思路：MMDT的核心思路是构建一个综合性的评估平台，从多个关键维度（安全性、幻觉、公平性/偏见、隐私、对抗鲁棒性、OOD泛化）对多模态模型进行全面评估。通过设计具有挑战性的评估场景和红队算法，生成高质量的测试数据，从而更有效地发现模型的安全漏洞和潜在风险。

技术框架：MMDT平台包含以下主要模块：1) 数据生成模块：设计各种评估场景和红队算法，生成针对不同安全维度的测试数据。2) 模型评估模块：使用生成的测试数据对多模态模型进行评估，并生成评估报告。3) 结果分析模块：对评估结果进行分析，识别模型的安全漏洞和需要改进的方面。整个流程旨在模拟真实世界的使用场景，并尽可能地挖掘模型的潜在风险。

关键创新：MMDT的关键创新在于其综合性和多维度性。它不仅考虑了传统的安全问题，如对抗鲁棒性和隐私，还关注了新兴的安全风险，如幻觉和偏见。此外，MMDT还采用了红队算法来生成更具挑战性的测试数据，从而更有效地发现模型的安全漏洞。与现有方法相比，MMDT能够提供更全面、更深入的安全评估。

关键设计：MMDT的关键设计包括：1) 针对不同安全维度设计了不同的评估场景和指标。2) 采用了多种红队算法，包括基于梯度的方法、基于优化的方法和基于进化的方法，以生成更具挑战性的对抗样本。3) 评估指标包括准确率、召回率、F1值、AUC等，以及针对特定安全维度的自定义指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MMDT平台评估了一系列多模态模型，揭示了它们在安全性、幻觉、公平性、隐私、对抗鲁棒性和OOD泛化等方面的漏洞。例如，某些文本到图像生成模型容易生成包含不安全内容或带有偏见的图像。对抗攻击可以显著降低模型的性能。这些发现强调了多模态模型安全性的重要性，并为未来的研究方向提供了指导。

🎯 应用场景

MMDT平台可用于评估各种多模态基础模型的安全性与可信度，例如文本到图像生成模型、视觉问答模型等。该平台有助于开发者发现模型中的安全漏洞并进行改进，从而开发出更安全、更可靠的多模态系统。此外，MMDT还可以作为监管机构评估多模态模型安全性的工具，促进人工智能技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal foundation models (MMFMs) play a crucial role in various applications, including autonomous driving, healthcare, and virtual assistants. However, several studies have revealed vulnerabilities in these models, such as generating unsafe content by text-to-image models. Existing benchmarks on multimodal models either predominantly assess the helpfulness of these models, or only focus on limited perspectives such as fairness and privacy. In this paper, we present the first unified platform, MMDT (Multimodal DecodingTrust), designed to provide a comprehensive safety and trustworthiness evaluation for MMFMs. Our platform assesses models from multiple perspectives, including safety, hallucination, fairness/bias, privacy, adversarial robustness, and out-of-distribution (OOD) generalization. We have designed various evaluation scenarios and red teaming algorithms under different tasks for each perspective to generate challenging data, forming a high-quality benchmark. We evaluate a range of multimodal models using MMDT, and our findings reveal a series of vulnerabilities and areas for improvement across these perspectives. This work introduces the first comprehensive and unique safety and trustworthiness evaluation platform for MMFMs, paving the way for developing safer and more reliable MMFMs and systems. Our platform and benchmark are available at https://mmdecodingtrust.github.io/.