Malicious Path Manipulations via Exploitation of Representation Vulnerabilities of Vision-Language Navigation Systems
作者: Chashi Mahiul Islam, Shaeke Salman, Montasir Shams, Xiuwen Liu, Piyush Kumar
分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-07-10
备注: 8 pages, 5 figures. This paper has been accepted for publication at the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024
💡 一句话要点
利用视觉-语言导航系统表征漏洞进行恶意路径篡改
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言导航 对抗攻击 表征漏洞 机器人安全 图像篡改检测
📋 核心要点
- 现有的视觉-语言导航系统依赖于缺乏语义意义的嵌入空间，这使得它们容易受到对抗攻击。
- 论文提出了一种算法，通过对抗性地修改少量图像，诱导机器人按照攻击者选择的路线导航。
- 实验表明，该方法可以成功地欺骗最先进的VLN系统，使其遵循与指令意图完全不同的路线。
📝 摘要（中文）
视觉-语言导航(VLN)利用大型语言模型在命令理解和多模态视觉-语言Transformer的零样本识别方面的强大能力，已成为解决机器人导航自然语言接口多个根本性挑战的有效途径。然而，由于底层嵌入空间缺乏语义意义，此类视觉-语言模型本质上是脆弱的。我们利用最近开发的基于梯度的优化程序，证明图像可以被不易察觉地修改，以匹配视觉-语言模型中完全不同的图像和不相关文本的表征。在此基础上，我们开发了算法，可以对抗性地修改最少数量的图像，从而使机器人能够按照所选路线执行需要多个地标的命令。我们通过实验证明，使用最近提出的VLN系统，对于给定的导航命令，可以使机器人遵循截然不同的路线。我们还开发了一种高效的算法来可靠地检测此类恶意修改，该算法基于对抗性修改的图像对添加的高斯噪声比原始图像具有更高的敏感性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉-语言导航（VLN）系统在对抗攻击下的脆弱性问题。现有的VLN系统依赖于视觉和语言信息的嵌入空间，这些嵌入空间缺乏明确的语义含义，使得攻击者可以通过细微的图像修改来改变系统的行为。这种攻击可能导致机器人偏离预定路线，造成安全隐患。
核心思路：论文的核心思路是通过对抗性攻击，修改输入图像，使得修改后的图像在VLN模型的嵌入空间中与目标图像或文本的表征相匹配。通过精心设计的图像修改，可以欺骗VLN系统，使其认为当前位置是目标位置，从而引导机器人沿着攻击者预设的错误路径导航。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用基于梯度的优化方法，对抗性地修改图像，使其表征与目标图像或文本的表征相似。2) 选择性地修改导航路径中的关键图像，以最小化攻击所需的修改数量。3) 利用高斯噪声敏感性检测对抗性修改的图像。整体流程是，给定导航指令，攻击者选择目标路径，然后对抗性地修改原始路径中的图像，最后将修改后的图像输入VLN系统，诱导机器人沿着目标路径导航。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种针对VLN系统的对抗攻击方法，该方法能够通过修改少量图像来显著改变机器人的导航行为。2) 开发了一种基于高斯噪声敏感性的检测算法，用于可靠地检测对抗性修改的图像。3) 证明了VLN系统在嵌入空间中存在严重的表征漏洞，容易受到对抗攻击。
关键设计：论文使用基于梯度的优化算法来生成对抗样本。具体来说，通过计算损失函数（例如，修改后的图像表征与目标表征之间的距离）关于图像像素的梯度，然后沿着梯度的方向修改图像，从而最小化损失函数。此外，论文还设计了一种选择策略，用于选择需要修改的关键图像，以最小化攻击成本。对于检测算法，论文利用对抗样本对高斯噪声的敏感性，通过比较原始图像和对抗样本在添加高斯噪声后的表征变化来判断图像是否被篡改。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法可以成功地欺骗最先进的VLN系统，使其遵循与指令意图完全不同的路线。通过对抗性地修改少量图像，可以将机器人的导航路径改变到攻击者预设的任意路径。此外，提出的检测算法能够以较高的准确率检测出对抗性修改的图像，为防御此类攻击提供了有效的手段。
🎯 应用场景
该研究揭示了视觉-语言导航系统在安全性和可靠性方面面临的潜在威胁，强调了开发更鲁棒的VLN系统的重要性。研究成果可应用于机器人安全、自动驾驶、智能监控等领域，有助于提高这些系统在恶意攻击下的防御能力，保障其正常运行和安全性。未来的研究可以集中在开发更有效的对抗防御机制，提高VLN系统对对抗攻击的鲁棒性。
📄 摘要（原文）
Building on the unprecedented capabilities of large language models for command understanding and zero-shot recognition of multi-modal vision-language transformers, visual language navigation (VLN) has emerged as an effective way to address multiple fundamental challenges toward a natural language interface to robot navigation. However, such vision-language models are inherently vulnerable due to the lack of semantic meaning of the underlying embedding space. Using a recently developed gradient based optimization procedure, we demonstrate that images can be modified imperceptibly to match the representation of totally different images and unrelated texts for a vision-language model. Building on this, we develop algorithms that can adversarially modify a minimal number of images so that the robot will follow a route of choice for commands that require a number of landmarks. We demonstrate that experimentally using a recently proposed VLN system; for a given navigation command, a robot can be made to follow drastically different routes. We also develop an efficient algorithm to detect such malicious modifications reliably based on the fact that the adversarially modified images have much higher sensitivity to added Gaussian noise than the original images.