Jailbreak Attacks and Defenses against Multimodal Generative Models: A Survey
作者: Xuannan Liu, Xing Cui, Peipei Li, Zekun Li, Huaibo Huang, Shuhan Xia, Miaoxuan Zhang, Yueying Zou, Ran He
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-11-14 (更新: 2024-12-09)
备注: ongoing work
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
综述多模态生成模型的越狱攻击与防御，旨在保障其安全可靠的应用。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态生成模型 越狱攻击 安全防御 对抗攻击 深度学习
📋 核心要点
- 多模态生成模型面临越狱攻击威胁，现有安全机制存在被绕过的风险，可能导致有害内容生成。
- 该综述系统性地分析了多模态越狱攻击的生命周期，并针对输入、编码器、生成器和输出四个层面提出了相应的防御策略。
- 论文总结了多模态生成模型的攻击方法、防御机制和评估框架，并探讨了未来的研究方向和挑战。
📝 摘要（中文）
多模态基础模型的快速发展显著提升了跨模态理解和生成能力，涵盖文本、图像、音频和视频等多种模态。然而，这些模型仍然容易受到越狱攻击的影响，攻击者可以绕过内置的安全机制，诱导模型生成潜在的有害内容。因此，理解越狱攻击的方法和现有的防御机制对于确保多模态生成模型在现实场景中的安全部署至关重要，尤其是在安全敏感的应用中。本综述旨在全面深入地探讨多模态生成模型中的越狱攻击与防御。首先，基于多模态越狱的通用生命周期，我们系统地研究了输入、编码器、生成器和输出四个层面的攻击和相应的防御策略。在此基础上，我们详细地介绍了针对多模态生成模型的攻击方法、防御机制和评估框架的分类。此外，我们还涵盖了广泛的输入-输出配置，包括生成系统中的Any-to-Text、Any-to-Vision和Any-to-Any等模态。最后，我们强调了当前的研究挑战，并为未来的研究提出了潜在的方向。该研究的开源代码库可在https://github.com/liuxuannan/Awesome-Multimodal-Jailbreak找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态生成模型面临的越狱攻击问题。现有的多模态模型虽然在跨模态理解和生成方面取得了显著进展，但其内置的安全机制容易被绕过，导致模型生成有害、不当或违反道德规范的内容。现有的防御方法往往不够全面，无法有效应对各种类型的越狱攻击。
核心思路：论文的核心思路是系统性地分析多模态越狱攻击的整个生命周期，并针对生命周期的不同阶段（输入、编码器、生成器、输出）提出相应的防御策略。通过这种分层防御的方法，可以更全面地覆盖潜在的攻击面，提高模型的安全性。
技术框架：论文构建了一个多模态越狱攻击与防御的通用框架，该框架将越狱攻击的生命周期划分为四个阶段：输入阶段、编码器阶段、生成器阶段和输出阶段。每个阶段都可能存在攻击点，因此需要针对每个阶段设计相应的防御机制。论文对每个阶段的攻击方法和防御策略进行了详细的分析和总结。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个多模态越狱攻击的通用生命周期模型，并基于该模型系统性地分析了不同阶段的攻击方法和防御策略。这种分层分析的方法有助于更全面地理解和应对多模态模型的安全风险。此外，论文还对现有的攻击方法、防御机制和评估框架进行了分类和总结，为未来的研究提供了参考。
关键设计：论文并没有提出具体的参数设置、损失函数或网络结构，而是侧重于对现有攻击和防御方法的分类和总结。论文详细描述了各种攻击方法的原理和实现方式，以及相应的防御策略。例如，针对输入阶段的攻击，论文讨论了对抗样本生成、提示注入等方法；针对编码器阶段的攻击，论文讨论了模型后门等方法；针对生成器阶段的攻击，论文讨论了控制生成内容的方法；针对输出阶段的攻击，论文讨论了内容过滤等方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面梳理了多模态生成模型中存在的越狱攻击类型和相应的防御机制，并构建了通用的攻击生命周期模型。它总结了现有方法的优缺点，并指出了未来研究方向，为该领域的研究人员提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种多模态生成模型的安全部署，例如图像/视频生成、语音合成、文本生成等。通过提升模型的安全性，可以减少有害内容的生成，防止模型被用于恶意目的，从而保障用户安全和社会稳定。该研究对开发更安全、更可靠的多模态人工智能系统具有重要意义。
📄 摘要（原文）
The rapid evolution of multimodal foundation models has led to significant advancements in cross-modal understanding and generation across diverse modalities, including text, images, audio, and video. However, these models remain susceptible to jailbreak attacks, which can bypass built-in safety mechanisms and induce the production of potentially harmful content. Consequently, understanding the methods of jailbreak attacks and existing defense mechanisms is essential to ensure the safe deployment of multimodal generative models in real-world scenarios, particularly in security-sensitive applications. To provide comprehensive insight into this topic, this survey reviews jailbreak and defense in multimodal generative models. First, given the generalized lifecycle of multimodal jailbreak, we systematically explore attacks and corresponding defense strategies across four levels: input, encoder, generator, and output. Based on this analysis, we present a detailed taxonomy of attack methods, defense mechanisms, and evaluation frameworks specific to multimodal generative models. Additionally, we cover a wide range of input-output configurations, including modalities such as Any-to-Text, Any-to-Vision, and Any-to-Any within generative systems. Finally, we highlight current research challenges and propose potential directions for future research. The open-source repository corresponding to this work can be found at https://github.com/liuxuannan/Awesome-Multimodal-Jailbreak.