AVIBench: Towards Evaluating the Robustness of Large Vision-Language Model on Adversarial Visual-Ins
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1. 研究背景
大型视觉-语言模型（LVLMs）在理解和响应用户的视觉指令方面取得了显著进展。然而，这些模型在面对恶意攻击时表现出脆弱性，这些攻击可能故意或无意地针对图像和文本输入。鉴于LVLMs在未来AI应用中的关键作用，确保它们对这些威胁的鲁棒性、安全性和公平性至关重要。尽管已有研究评估了大型语言模型（LLMs）对文本攻击的鲁棒性，但针对LVLMs的研究仍然有限。
2. 过去方案和缺点
以往的研究主要集中在LLMs的文本攻击上，而对于LVLMs的图像和文本联合攻击的研究较少。此外，现有的攻击方法如白盒攻击、后门攻击和基于查询的黑盒攻击等，依赖于模型的输出概率分布，可能不适用于在线访问的模型，尤其是闭源LVLMs。这些攻击方法可能受限于特定任务设计，如图像标题生成或视觉问答，限制了评估的全面性。
3. 本文方案和步骤
本文介绍了AVIBench，一个全面的基准测试框架，用于评估LVLMs在面对对抗性视觉指令（AVIs）时的鲁棒性。AVIBench包括四种基于图像的AVIs、十种基于文本的AVIs和九种内容偏见AVIs（如性别、暴力、文化和种族偏见等）。研究者们生成了260K个AVIs，涵盖了五种多模态能力和内容偏见，并使用这些AVIs对14个开源LVLMs进行了全面评估。
4. 本文创新点与贡献
提出了AVIBench，这是一个评估LVLMs对AVIs鲁棒性的先驱框架和多功能工具。
生成了一个包含260K AVIs的全面数据集，覆盖了五种多模态能力和内容偏见，为严格评估LVLMs提供了基准。
对14个开源LVLMs进行了抵抗对抗性AVIs的能力评估，并展示了广泛的实验结果和发现。
揭示了即使是先进的闭源LVLMs，如GeminiProVision和GPT-4V，也存在显著的内容偏见。
5. 本文实验
实验使用了AVIBench对14个不同的开源LVLMs进行了评估，并对比了它们在面对图像损坏、基于决策的优化黑盒图像攻击、文本攻击和内容偏见攻击时的鲁棒性。此外，还评估了闭源LVLMs，包括像GeminiProVision和GPT-4V这样的高级系统。
6. 实验结论
实验结果揭示了LVLMs在面对对抗性视觉指令时的脆弱性，并强调了即使在先进的闭源LVLMs中，也存在固有的偏见。这些发现强调了提高LVLMs的鲁棒性、安全性和公平性的重要性。
7. 全文结论
本文通过引入AVIBench框架，为评估LVLMs对抗性视觉指令的鲁棒性提供了一个重要的基准，并可能激发研究社区开发新的缓解和防御策略。此外，研究结果强调了在设计鲁棒的LVLMs时，需要考虑到推理过程可能被绕过的风险，并探索更深层次的防御机制。
注：
对抗性视觉指令（Adversarial Visual-Instructions，简称AVIs）是指那些被故意设计出来的图像和文本组合，它们旨在操纵大型视觉-语言模型（LVLMs）的行为，以诱导模型产生不正确、不安全或有害的输出。这些指令超越了传统的“误分类”概念，更广泛地涵盖了模型可能受到的各种恶意影响。
具体来说，AVIs可以分为以下几类：
图像基础的AVIs：这类AVIs通过在图像上施加各种扰动（如噪声、模糊、天气效果、数字失真等）来攻击模型。这些扰动可能包括图像损坏和基于决策的优化图像攻击，目的是测试LVLMs在面对图像内容被篡改时的鲁棒性。
文本基础的AVIs：这类AVIs通过在文本输入中引入字符级、单词级、句子级和语义级的扰动来攻击模型。这些攻击可能包括拼写错误、同义词替换、无关句子的添加或重要单词的删除，目的是测试LVLMs在面对文本输入被篡改时的鲁棒性。
内容偏见AVIs：这类AVIs专注于评估LVLMs在面对包含性别、暴力、文化和种族偏见等内容的指令时的表现。这些偏见可能源于模型训练数据的不平衡或社会文化背景，导致模型在处理某些敏感话题时表现出不公正或歧视性。
AVIs的设计和使用是为了全面评估和提升LVLMs在面对各种潜在威胁时的鲁棒性和安全性，确保这些模型在实际应用中的可靠性和公平性。通过对抗性视觉指令的测试，研究人员可以更好地理解模型的脆弱性，并开发出更有效的防御策略来保护模型免受恶意攻击。
阅读总结
AVIBench的提出为评估和改进LVLMs在面对对抗性攻击时的鲁棒性提供了一个重要的工具。通过广泛的实验和分析，研究者们不仅揭示了LVLMs的脆弱性，还强调了在模型开发中需要重视的偏见问题。这些发现对于未来LVLMs的研究和应用具有重要的指导意义，特别是在提高模型的安全性和公平性方面。
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