Safety of Multimodal Large Language Models on Images and Text
研究背景
随着多模态大型语言模型（MLLMs）在日常生活中的应用越来越广泛，它们在提高工作效率方面展现出了显著的能力。然而，MLLMs对不安全指令的脆弱性在实际部署中带来了巨大的安全风险。本文系统地调查了MLLMs在图像和文本方面的安全性评估、攻击和防御的当前努力，旨在帮助研究人员了解该领域的详细范围。
过去方案和缺点
以往的研究主要集中在大型语言模型（LLMs）的安全性上，而对MLLMs安全性的研究还处于早期阶段。缺乏对MLLMs安全性的全面调查使得难以了解该领域的全貌。此外，现有的安全评估数据集和指标有限，无法全面衡量MLLMs的安全性。
本文方案和步骤
本文首先介绍了MLLMs的概述和对安全性的理解，然后回顾了用于衡量MLLMs安全性的评估数据集和指标。接下来，全面介绍了与MLLMs安全性相关的攻击和防御技术。最后，分析了一些未解决的问题，并讨论了有前景的研究方向。
本文创新点与贡献
比较了不同的安全性评估数据集和用于基准测试MLLMs安全程度的评估指标。
展示了针对MLLMs安全性的攻击和防御方法的系统全面回顾。
预测了MLLMs安全性的未来研究机会，为其他研究人员提供灵感。
本文实验
本文没有提出新的实验方法，而是对现有的安全性评估数据集、评估指标、攻击技术和防御方法进行了系统的总结和分析。
实验结论
本文的分析表明，图像模态带来的风险主要包括三个方面：(1) 向图像添加对抗性扰动可以以低成本获得令人满意的攻击结果；(2) 基于对齐LLMs的MLLMs通常拒绝恶意文本指令，但在利用其固有的光学字符识别（OCR）能力时，它们会直接服从相应的视觉指令；(3) 跨模态训练削弱了对齐LLMs的对齐能力。
全文结论
本文试图提供MLLMs安全性的全面概述。首先介绍了MLLMs的概述和对安全性的理解，然后系统回顾了MLLMs安全性的评估、攻击和防御，展示了MLLMs安全性的当前发展状况。最后，深入探讨了现有挑战，并为未来的研究人员指出了一些有前景的研究机会。
阅读总结报告
这篇论文提供了对多模态大型语言模型（MLLMs）安全性的全面审视，涵盖了评估、攻击和防御的各个方面。作者指出，尽管MLLMs在提高工作效率方面具有巨大潜力，但它们在面对不安全指令时的脆弱性也不容忽视。通过对现有文献的系统回顾，本文揭示了MLLMs安全性研究的不足，并提出了未来研究的方向，包括更全面的安全评估基准、深入研究安全风险，以及开发新的安全对齐技术。这篇综述是对MLLMs安全性研究领域的宝贵贡献，为未来的研究提供了明确的方向和灵感。
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