As Firm As Their Foundations: Can open-sourced foundation models be used to create adversarial examples for downstream tasks?

📄 arXiv: 2403.12693v1 📥 PDF

作者: Anjun Hu, Jindong Gu, Francesco Pinto, Konstantinos Kamnitsas, Philip Torr

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-19

💡 一句话要点

提出PRM攻击策略以揭示CLIP模型的脆弱性

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

关键词: 对抗攻击 基础模型 CLIP 视觉-语言任务 模型安全性 下游模型 脆弱性分析

📋 核心要点

  1. 现有的基础模型在下游任务中存在共享的对抗性脆弱性，容易被识别并利用。
  2. 论文提出了一种基于CLIP的对抗攻击策略PRM，能够有效生成对抗样本。
  3. 实验结果显示，该方法能够同时欺骗20多个下游模型，涵盖多种视觉-语言任务。

📝 摘要（中文）

基础模型如CLIP在大规模视觉-语言数据上进行预训练，广泛应用于强大的机器学习系统。尽管预训练为下游学习提供了明显优势，但也使得下游模型共享了易被识别的对抗性脆弱性。本文揭示了CLIP下游模型的这些脆弱性，并提出了一种简单有效的对抗攻击策略，称为Patch Representation Misalignment (PRM)。该方法基于开源的CLIP视觉编码器，能够同时欺骗20多个下游模型，涵盖语义分割、目标检测、图像描述和视觉问答等四个常见视觉-语言任务。我们的研究强调了公共基础模型在下游系统开发中引入的安全风险，呼吁在这些场景中需额外谨慎。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基础模型在下游任务中存在的对抗性脆弱性问题。现有方法未能有效识别和利用这些脆弱性，导致下游模型的安全性不足。

核心思路：论文提出的PRM攻击策略通过对开源CLIP视觉编码器的利用，生成能够欺骗下游模型的对抗样本。该方法的设计旨在简单高效，同时覆盖多种下游任务。

技术框架：整体架构包括对CLIP模型的输入进行扰动，生成对抗样本，并通过这些样本测试下游模型的鲁棒性。主要模块包括输入处理、对抗样本生成和模型评估。

关键创新：PRM策略的最大创新在于其简单性和有效性，能够在多个下游任务中同时产生对抗样本，与现有方法相比，显著提高了攻击的广泛性和成功率。

关键设计：在参数设置上，PRM方法对输入图像进行特定的扰动，使用了特定的损失函数来优化对抗样本的生成过程，确保其能够有效欺骗下游模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PRM方法能够成功欺骗超过20个下游模型，涵盖语义分割、目标检测、图像描述和视觉问答等任务，显示出其在多任务环境下的有效性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全性评估、模型鲁棒性测试以及对抗样本生成等。通过揭示基础模型的脆弱性，研究者和开发者可以在设计下游系统时采取更有效的防护措施，从而提升系统的安全性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Foundation models pre-trained on web-scale vision-language data, such as CLIP, are widely used as cornerstones of powerful machine learning systems. While pre-training offers clear advantages for downstream learning, it also endows downstream models with shared adversarial vulnerabilities that can be easily identified through the open-sourced foundation model. In this work, we expose such vulnerabilities in CLIP's downstream models and show that foundation models can serve as a basis for attacking their downstream systems. In particular, we propose a simple yet effective adversarial attack strategy termed Patch Representation Misalignment (PRM). Solely based on open-sourced CLIP vision encoders, this method produces adversaries that simultaneously fool more than 20 downstream models spanning 4 common vision-language tasks (semantic segmentation, object detection, image captioning and visual question-answering). Our findings highlight the concerning safety risks introduced by the extensive usage of public foundational models in the development of downstream systems, calling for extra caution in these scenarios.