Robust CLIP: Unsupervised Adversarial Fine-Tuning of Vision Embeddings for Robust Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2402.12336v2 📥 PDF

作者: Christian Schlarmann, Naman Deep Singh, Francesco Croce, Matthias Hein

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, stat.ML

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-06-05)

备注: ICML 2024 Oral

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出无监督对抗微调方案以增强CLIP视觉编码器的鲁棒性

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

关键词: 多模态基础模型 对抗微调 视觉编码器 鲁棒性提升 信息安全 CLIP模型 下游任务

📋 核心要点

  1. 现有多模态基础模型在视觉模态上对对抗攻击脆弱，容易被恶意操控，导致信息安全风险。
  2. 本文提出了一种无监督对抗微调方案，旨在增强CLIP视觉编码器的鲁棒性，提升其在下游任务中的表现。
  3. 实验结果表明，使用鲁棒CLIP模型后，恶意攻击的成功率显著降低，且无需对下游模型进行额外训练。

📝 摘要（中文）

多模态基础模型如OpenFlamingo、LLaVA和GPT-4在实际任务中越来越普遍。然而，现有模型在视觉模态上对对抗攻击高度脆弱，这可能导致虚假信息传播和用户欺诈，构成重大风险。本文提出了一种无监督对抗微调方案，以获得鲁棒的CLIP视觉编码器，从而在所有依赖CLIP的视觉下游任务中提升鲁棒性。我们证明，替换原始CLIP模型为我们提出的鲁棒模型后，恶意第三方通过操控图像进行的隐蔽攻击将不再可能，且无需对下游模型进行重新训练或微调。代码和鲁棒模型已在GitHub上发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态基础模型在视觉模态上对对抗攻击的脆弱性，尤其是CLIP模型在被操控图像下的鲁棒性不足。

核心思路：通过无监督对抗微调，增强CLIP视觉编码器的鲁棒性，使其在各种下游任务中表现更佳，避免恶意攻击的影响。

技术框架：整体方法包括对CLIP模型的无监督对抗微调，主要模块包括对抗样本生成、模型训练和鲁棒性评估。

关键创新：提出的无监督对抗微调方案是本文的核心创新，与现有方法相比，能够在不需要重新训练下游模型的情况下显著提升鲁棒性。

关键设计：在微调过程中，采用特定的对抗损失函数和优化策略，以确保模型在面对操控图像时的鲁棒性，同时保持其在正常条件下的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用鲁棒CLIP模型后，针对恶意操控图像的攻击成功率显著降低，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充），且在下游任务中的性能保持稳定，证明了方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全敏感的多模态任务，如图像识别、视频分析和人机交互等。通过增强模型的鲁棒性，可以有效降低信息安全风险，提升用户信任度，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multi-modal foundation models like OpenFlamingo, LLaVA, and GPT-4 are increasingly used for various real-world tasks. Prior work has shown that these models are highly vulnerable to adversarial attacks on the vision modality. These attacks can be leveraged to spread fake information or defraud users, and thus pose a significant risk, which makes the robustness of large multi-modal foundation models a pressing problem. The CLIP model, or one of its variants, is used as a frozen vision encoder in many large vision-language models (LVLMs), e.g. LLaVA and OpenFlamingo. We propose an unsupervised adversarial fine-tuning scheme to obtain a robust CLIP vision encoder, which yields robustness on all vision down-stream tasks (LVLMs, zero-shot classification) that rely on CLIP. In particular, we show that stealth-attacks on users of LVLMs by a malicious third party providing manipulated images are no longer possible once one replaces the original CLIP model with our robust one. No retraining or fine-tuning of the down-stream LVLMs is required. The code and robust models are available at https://github.com/chs20/RobustVLM