Adversarial Attacks in Multimodal Systems: A Practitioner's Survey

📄 arXiv: 2505.03084v1 📥 PDF

作者: Shashank Kapoor, Sanjay Surendranath Girija, Lakshit Arora, Dipen Pradhan, Ankit Shetgaonkar, Aman Raj

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-06

备注: Accepted in IEEE COMPSAC 2025

期刊: 2025 IEEE 49th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC)

DOI: 10.1109/COMPSAC65507.2025.00222

💡 一句话要点

综述多模态系统中的对抗攻击，填补实践者视角空白，助力模型安全部署。

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

关键词: 多模态学习 对抗攻击 威胁建模 模型安全 人工智能安全

📋 核心要点

  1. 现有研究缺乏对多模态对抗攻击的实践者视角总结，阻碍了模型安全部署。
  2. 本文旨在全面梳理文本、图像、视频、音频等多模态对抗攻击的类型与演变。
  3. 该综述为机器学习从业者提供威胁态势概览，助力采取预防措施，保障模型安全。

📝 摘要（中文）

多模态模型的引入是人工智能领域的一大进步，它允许单个模型理解多种模态的数据，如文本、图像、视频和音频。开源多模态模型的出现使得这些突破更易于获取。然而，考虑到各种模态中对抗攻击的广泛存在，这些模型也继承了所有模态的漏洞，最终导致对抗威胁的放大。虽然针对这些模态内部或跨模态的攻击已有广泛的研究，但在多模态领域仍然缺乏一个面向实践者的视角来概述攻击类型。随着越来越多的机器学习从业者在实际应用中采用、微调和部署开源模型，他们必须能够了解威胁态势并采取必要的预防措施。本文通过调查针对文本、图像、视频和音频这四种模态的对抗攻击来弥补这一差距。本综述提供了对抗攻击态势的概览，并展示了多模态对抗威胁的演变过程。据我们所知，本综述是首次全面总结多模态世界中的威胁态势。

🔬 方法详解

问题定义：多模态模型面临来自各个模态的对抗攻击威胁，但现有研究缺乏面向实践者的全面总结，使得从业者难以有效识别和防御这些攻击。现有方法主要关注单一模态的对抗攻击，忽略了多模态融合带来的新的攻击面和威胁放大效应。

核心思路：本文的核心思路是系统性地梳理多模态系统中存在的各种对抗攻击，并从实践者的角度进行分类和总结，从而帮助从业者快速了解威胁态势，并采取相应的防御措施。通过分析不同模态的攻击方法，揭示多模态对抗攻击的演变趋势和潜在风险。

技术框架：本文采用文献调研和分析的方法，对现有的多模态对抗攻击研究进行整理和归纳。首先，对文本、图像、视频和音频等模态的对抗攻击技术进行回顾。然后，分析这些攻击在多模态场景下的变种和组合方式。最后，总结多模态对抗攻击的特点和发展趋势，并提出一些可能的防御策略。

关键创新：本文的关键创新在于首次从实践者的角度对多模态对抗攻击进行了全面的总结和分类，填补了该领域的空白。与以往的研究不同，本文更加关注实际应用中的威胁场景和防御需求，旨在为从业者提供实用的指导。

关键设计：本文的关键设计在于对不同模态的对抗攻击进行了细致的分类，并分析了它们在多模态场景下的相互作用。例如，文本模态的对抗攻击可能通过影响图像模态的语义理解来误导模型。此外，本文还对多模态对抗攻击的防御策略进行了探讨，包括对抗训练、输入验证和模型鲁棒性提升等方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是首个全面总结多模态对抗攻击威胁态势的综述，涵盖文本、图像、视频和音频四种模态。通过分析现有研究，揭示了多模态对抗攻击的演变趋势和潜在风险，为从业者提供了宝贵的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多模态人工智能系统，例如多模态情感分析、视频内容理解、跨模态检索等。通过了解多模态对抗攻击的威胁，可以提升这些系统的安全性与可靠性，避免恶意攻击带来的负面影响。该研究还有助于推动多模态对抗防御技术的发展，为构建更加安全可靠的人工智能系统奠定基础。

📄 摘要（原文）

The introduction of multimodal models is a huge step forward in Artificial Intelligence. A single model is trained to understand multiple modalities: text, image, video, and audio. Open-source multimodal models have made these breakthroughs more accessible. However, considering the vast landscape of adversarial attacks across these modalities, these models also inherit vulnerabilities of all the modalities, and ultimately, the adversarial threat amplifies. While broad research is available on possible attacks within or across these modalities, a practitioner-focused view that outlines attack types remains absent in the multimodal world. As more Machine Learning Practitioners adopt, fine-tune, and deploy open-source models in real-world applications, it's crucial that they can view the threat landscape and take the preventive actions necessary. This paper addresses the gap by surveying adversarial attacks targeting all four modalities: text, image, video, and audio. This survey provides a view of the adversarial attack landscape and presents how multimodal adversarial threats have evolved. To the best of our knowledge, this survey is the first comprehensive summarization of the threat landscape in the multimodal world.