Seeing the Threat: Vulnerabilities in Vision-Language Models to Adversarial Attack

📄 arXiv: 2505.21967v1 📥 PDF

作者: Juan Ren, Mark Dras, Usman Naseem

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-28

备注: Preprint

💡 一句话要点

揭示视觉-语言模型对抗攻击脆弱性，提出双阶段评估框架与安全对齐规范。

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

关键词: 视觉-语言模型 对抗攻击 安全漏洞 表征分析 双阶段评估 安全对齐 多模态安全

📋 核心要点

  1. 大型视觉-语言模型面临对抗攻击的安全威胁，现有方法难以有效评估和防御。
  2. 提出双阶段评估框架，区分不同类型的模型响应，量化对抗攻击的危害程度。
  3. 引入规范模式，定义模型在面对有害提示时的理想行为，为安全对齐提供目标。

📝 摘要（中文）

大型视觉-语言模型（LVLMs）在多模态任务中展现了卓越的能力。然而，视觉输入的集成引入了更广泛的攻击面，使其暴露于新的安全漏洞。本文进行了一项系统的表征分析，以揭示传统对抗攻击如何规避LVLMs中嵌入的安全机制。此外，我们提出了一种新颖的双阶段评估框架，用于评估LVLMs上的对抗攻击。第一阶段区分了指令不合规、直接拒绝和成功的对抗利用。第二阶段量化了模型输出满足对抗提示有害意图的程度，并将拒绝行为分为直接拒绝、软拒绝和仍然无意中有所帮助的部分拒绝。最后，我们引入了一个规范模式，定义了模型在面对有害提示时的理想行为，为多模态系统中的安全对齐提供了一个原则性的目标。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉-语言模型（LVLMs）虽然在多模态任务中表现出色，但其视觉输入的引入也带来了新的安全漏洞，使其容易受到对抗攻击。现有的对抗攻击方法能够绕过LVLMs中嵌入的安全机制，并且缺乏对模型响应类型和危害程度的细粒度评估。

核心思路：本文的核心思路是通过系统性的表征分析，理解对抗攻击如何影响LVLMs的内部表示，从而绕过安全机制。同时，设计一个双阶段评估框架，能够更准确地评估对抗攻击的成功程度和危害性，并提出一个规范模式，指导LVLMs的安全对齐。

技术框架：该研究的技术框架主要包含三个部分：1) 对抗攻击的表征分析，旨在理解攻击的原理；2) 双阶段评估框架，用于评估对抗攻击的效果；3) 规范模式，用于指导模型的安全对齐。双阶段评估框架的第一阶段区分指令不合规、直接拒绝和成功的对抗利用。第二阶段量化模型输出满足对抗提示有害意图的程度，并将拒绝行为分为直接拒绝、软拒绝和部分拒绝。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 系统地分析了对抗攻击如何影响LVLMs的内部表示，揭示了其脆弱性；2) 提出了一个双阶段评估框架，能够更细粒度地评估对抗攻击的效果，并区分不同类型的模型响应；3) 提出了一个规范模式，为LVLMs的安全对齐提供了一个原则性的目标。

关键设计：双阶段评估框架的关键设计在于其两个阶段的不同目标。第一阶段旨在区分模型是否执行了有害指令，第二阶段旨在量化模型输出的危害程度。规范模式的关键设计在于定义了模型在面对有害提示时的理想行为，例如直接拒绝、软拒绝或部分拒绝，并为每种行为定义了相应的安全标准。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未明确给出，属于未来的研究方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过实验验证了现有LVLMs在对抗攻击下的脆弱性，并展示了双阶段评估框架的有效性。实验结果表明，该框架能够更准确地评估对抗攻击的危害程度，并为模型安全对齐提供有价值的反馈。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升视觉-语言模型的安全性，例如开发更鲁棒的防御机制，设计更安全的模型架构，以及制定更完善的安全评估标准。这对于在安全敏感领域部署LVLMs至关重要，例如自动驾驶、医疗诊断和金融风控等。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown remarkable capabilities across a wide range of multimodal tasks. However, their integration of visual inputs introduces expanded attack surfaces, thereby exposing them to novel security vulnerabilities. In this work, we conduct a systematic representational analysis to uncover why conventional adversarial attacks can circumvent the safety mechanisms embedded in LVLMs. We further propose a novel two stage evaluation framework for adversarial attacks on LVLMs. The first stage differentiates among instruction non compliance, outright refusal, and successful adversarial exploitation. The second stage quantifies the degree to which the model's output fulfills the harmful intent of the adversarial prompt, while categorizing refusal behavior into direct refusals, soft refusals, and partial refusals that remain inadvertently helpful. Finally, we introduce a normative schema that defines idealized model behavior when confronted with harmful prompts, offering a principled target for safety alignment in multimodal systems.