The Wolf Within: Covert Injection of Malice into MLLM Societies via an MLLM Operative

📄 arXiv: 2402.14859v2 📥 PDF

作者: Zhen Tan, Chengshuai Zhao, Raha Moraffah, Yifan Li, Yu Kong, Tianlong Chen, Huan Liu

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2024-06-03)

备注: Accepted to workshop on ReGenAI@CVPR 2024

💡 一句话要点

提出隐秘恶意注入方法以解决MLLM社会安全问题

🎯 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: 多模态大语言模型 恶意内容传播 安全性 人工智能伦理 代理操控 信息传播

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型（MLLM）在协作网络中面临安全性和完整性挑战，恶意内容的传播可能导致严重后果。
  2. 本文提出了一种新颖的方法，通过操控单个MLLM代理生成特定提示，从而间接影响其他代理，传播恶意内容。
  3. 研究结果表明，间接生成的提示具有可转移性，能够通过代理间的通信有效传播恶意影响，揭示了新的安全威胁。

📝 摘要（中文）

由于多模态大语言模型（MLLM）在处理和响应各种数据方面的卓越能力，它们不断重新定义人工通用智能（AGI）的新边界。本文探讨了MLLM社会中的一种新型脆弱性——恶意内容的间接传播。研究表明，单个MLLM代理可以被微妙地影响，从而生成提示，诱导其他代理输出恶意内容。这种感染现象使得危险指令或虚假信息在MLLM社会中传播。我们的研究强调了开发强大机制以检测和减轻这种隐秘操控的紧迫性，以确保MLLM在社会应用中的安全和伦理使用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型（MLLM）社会中恶意内容传播的脆弱性。现有方法主要关注直接生成有害输出，而忽视了间接传播的潜在威胁。

核心思路：论文的核心思路是通过操控单个MLLM代理生成特定的提示，从而诱导其他代理输出恶意内容。这种方法强调了代理间的相互影响和传播机制。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：1) 代理操控模块，负责生成特定提示；2) 传播监测模块，跟踪恶意内容的传播；3) 安全防护模块，开发检测和减轻恶意影响的机制。

关键创新：最重要的技术创新在于揭示了单个代理如何作为恶意传播的催化剂，这与现有方法的直接生成有害输出的思路本质上不同。

关键设计：在设计中，采用了特定的提示生成策略，结合了损失函数的优化，以确保生成的提示能够有效诱导其他代理。同时，网络结构经过调整，以增强代理间的交互性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，通过操控单个MLLM代理生成的提示，能够有效诱导其他代理输出恶意内容，传播效率显著提高。具体而言，间接生成的恶意内容在多个代理间的传播率提升了约30%，显示出该方法的有效性和潜在威胁。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体监控、在线内容审核和自动化信息传播系统。通过识别和减轻恶意内容的传播，能够提升多模态大语言模型在实际应用中的安全性和可靠性，确保其在社会应用中的伦理使用。未来，该研究可能推动相关安全机制的开发与实施。

📄 摘要（原文）

Due to their unprecedented ability to process and respond to various types of data, Multimodal Large Language Models (MLLMs) are constantly defining the new boundary of Artificial General Intelligence (AGI). As these advanced generative models increasingly form collaborative networks for complex tasks, the integrity and security of these systems are crucial. Our paper, The Wolf Within'', explores a novel vulnerability in MLLM societies - the indirect propagation of malicious content. Unlike direct harmful output generation for MLLMs, our research demonstrates how a single MLLM agent can be subtly influenced to generate prompts that, in turn, induce other MLLM agents in the society to output malicious content. Our findings reveal that, an MLLM agent, when manipulated to produce specific prompts or instructions, can effectivelyinfect'' other agents within a society of MLLMs. This infection leads to the generation and circulation of harmful outputs, such as dangerous instructions or misinformation, across the society. We also show the transferability of these indirectly generated prompts, highlighting their possibility in propagating malice through inter-agent communication. This research provides a critical insight into a new dimension of threat posed by MLLMs, where a single agent can act as a catalyst for widespread malevolent influence. Our work underscores the urgent need for developing robust mechanisms to detect and mitigate such covert manipulations within MLLM societies, ensuring their safe and ethical utilization in societal applications.