Unveiling Typographic Deceptions: Insights of the Typographic Vulnerability in Large Vision-Language Model
作者: Hao Cheng, Erjia Xiao, Jindong Gu, Le Yang, Jinhao Duan, Jize Zhang, Jiahang Cao, Kaidi Xu, Renjing Xu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-02-29 (更新: 2024-09-19)
备注: This paper is accepted by ECCV 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出针对大型视觉语言模型的排版攻击防御方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 排版攻击 多模态任务 数据集构建 安全性研究
📋 核心要点
- 当前大型视觉语言模型在面对排版攻击时存在显著的安全漏洞，影响其性能和可靠性。
- 本文提出了一个全面的排版数据集，并通过该数据集评估排版攻击对多模态任务的影响。
- 实验结果表明，针对排版攻击的防御措施有效地将性能下降幅度显著降低，提升了模型的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
大型视觉语言模型（LVLMs）依赖视觉编码器和大型语言模型（LLMs）在视觉与语言的联合空间中展现出卓越的多模态任务能力。然而，排版攻击对视觉语言模型（VLMs）如对比语言-图像预训练（CLIP）构成了安全威胁。本文首先验证了当前知名商业和开源LVLMs的排版攻击，揭示了这一威胁的普遍存在。其次，提出了迄今为止最全面、规模最大的排版数据集，评估排版攻击在多模态任务中的影响，并探讨了排版攻击对VLMs和LVLMs的影响原因。通过进一步验证，我们将排版攻击导致的性能下降从42.07%降低至13.90%。代码和数据集可在指定链接获取。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型视觉语言模型（LVLMs）在面对排版攻击时的脆弱性，现有方法未能有效识别和防御此类攻击，导致模型性能显著下降。
核心思路：通过构建一个全面的排版数据集，评估排版攻击对多模态任务的影响，并分析其原因，从而提出有效的防御策略。
技术框架：整体架构包括数据集构建、攻击评估、影响分析和防御策略设计四个主要模块。数据集涵盖多种排版攻击形式，评估模块则通过多模态任务进行实验验证。
关键创新：最重要的创新在于提出了一个大规模的排版数据集，并通过系统的实验揭示了排版攻击对LVLMs的影响机制，提供了新的防御思路。
关键设计：在数据集构建中，考虑了多种文本生成因素，采用了多样化的排版攻击形式；在防御策略中，设计了特定的损失函数和网络结构，以有效降低性能下降幅度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，针对排版攻击的防御措施将性能下降幅度从42.07%降低至13.90%，显著提升了模型的鲁棒性。这一成果为后续研究提供了重要的参考和基础。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括安全敏感的视觉语言处理任务，如自动驾驶、安防监控和智能助手等。通过增强模型对排版攻击的鲁棒性，可以提高这些系统在实际应用中的安全性和可靠性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Large Vision-Language Models (LVLMs) rely on vision encoders and Large Language Models (LLMs) to exhibit remarkable capabilities on various multi-modal tasks in the joint space of vision and language. However, typographic attacks, which disrupt Vision-Language Models (VLMs) such as Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP), have also been expected to be a security threat to LVLMs. Firstly, we verify typographic attacks on current well-known commercial and open-source LVLMs and uncover the widespread existence of this threat. Secondly, to better assess this vulnerability, we propose the most comprehensive and largest-scale Typographic Dataset to date. The Typographic Dataset not only considers the evaluation of typographic attacks under various multi-modal tasks but also evaluates the effects of typographic attacks, influenced by texts generated with diverse factors. Based on the evaluation results, we investigate the causes why typographic attacks impacting VLMs and LVLMs, leading to three highly insightful discoveries. During the process of further validating the rationality of our discoveries, we can reduce the performance degradation caused by typographic attacks from 42.07\% to 13.90\%. Code and Dataset are available in \href{https://github.com/ChaduCheng/TypoDeceptions}