Adversarial Attacks in Multimodal Systems: A Practitioner's Survey

📄 arXiv: 2505.03084v1 📥 PDF

作者: Shashank Kapoor, Sanjay Surendranath Girija, Lakshit Arora, Dipen Pradhan, Ankit Shetgaonkar, Aman Raj

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-06

备注: Accepted in IEEE COMPSAC 2025

期刊: 2025 IEEE 49th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC)

DOI: 10.1109/COMPSAC65507.2025.00222

💡 一句话要点

调查多模态系统中的对抗攻击以填补实践者视角的空白

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

关键词: 多模态系统 对抗攻击 安全性 机器学习 实践者视角 威胁分析 开源模型

📋 核心要点

  1. 现有研究对多模态系统中的对抗攻击缺乏系统性的总结，尤其是针对实践者的视角。
  2. 本文通过调查文本、图像、视频和音频的对抗攻击，提供了一个全面的威胁景观视图。
  3. 该研究为机器学习实践者提供了必要的知识，以便在实际应用中采取预防措施，降低对抗攻击的风险。

📝 摘要（中文）

多模态模型的引入是人工智能领域的一大进步，这些模型能够理解文本、图像、视频和音频等多种模态。尽管开源多模态模型使得这些突破更为普及，但它们也继承了各模态的脆弱性，导致对抗威胁的加剧。现有研究虽然涵盖了多模态中的攻击类型，但缺乏针对实践者的综合视角。本文通过调查针对文本、图像、视频和音频的对抗攻击，填补了这一空白，首次全面总结了多模态世界中的威胁景观。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态系统中对抗攻击的系统性总结问题。现有方法缺乏针对实践者的视角，无法有效指导实际应用中的防护措施。

核心思路：论文通过对多模态系统中各类对抗攻击进行全面调查，提供了一个清晰的威胁景观，帮助实践者理解和应对这些攻击。

技术框架：整体架构包括对文本、图像、视频和音频四种模态的对抗攻击类型的分类与分析，结合相关文献和案例进行深入探讨。

关键创新：该研究首次从实践者的角度系统总结了多模态对抗攻击的威胁景观，填补了现有文献的空白。

关键设计：在调查过程中，论文详细分析了每种模态的攻击方式、影响及防护策略，确保信息的全面性和实用性。通过对比现有研究，提出了更具针对性的防护建议。

📊 实验亮点

本文通过对多模态系统中的对抗攻击进行全面调查，首次提供了针对文本、图像、视频和音频的攻击类型的系统性总结，为实践者提供了重要的参考依据。研究结果显示，理解和应对这些攻击能够显著提升多模态系统的安全性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括安全敏感的多模态人工智能系统，如自动驾驶、智能监控和语音助手等。通过提高对抗攻击的防护能力，能够增强这些系统在实际应用中的安全性和可靠性，推动多模态技术的广泛应用。

📄 摘要（原文）

The introduction of multimodal models is a huge step forward in Artificial Intelligence. A single model is trained to understand multiple modalities: text, image, video, and audio. Open-source multimodal models have made these breakthroughs more accessible. However, considering the vast landscape of adversarial attacks across these modalities, these models also inherit vulnerabilities of all the modalities, and ultimately, the adversarial threat amplifies. While broad research is available on possible attacks within or across these modalities, a practitioner-focused view that outlines attack types remains absent in the multimodal world. As more Machine Learning Practitioners adopt, fine-tune, and deploy open-source models in real-world applications, it's crucial that they can view the threat landscape and take the preventive actions necessary. This paper addresses the gap by surveying adversarial attacks targeting all four modalities: text, image, video, and audio. This survey provides a view of the adversarial attack landscape and presents how multimodal adversarial threats have evolved. To the best of our knowledge, this survey is the first comprehensive summarization of the threat landscape in the multimodal world.