IMAGE HIJACKS: ADVERSARIAL IMAGES CAN CONTROL GENERATIVE MODELS AT RUNTIME
研究背景： 随着大型语言模型（LLMs）的成功，视觉-语言模型（VLMs）开始出现，这些模型能够处理图像和文本。这些模型的广泛应用可能会带来安全问题，尤其是当它们可以访问不受信任的数据和敏感个人信息时。本文关注的是VLM的图像输入通道，研究恶意行为者是否能够通过图像输入控制VLM的行为。这种攻击被称为“图像劫持”。
过去方案和缺点： 以往的研究主要集中在对抗性图像上，这些图像能够欺骗图像分类模型。然而，这些研究通常集中在单一类型的攻击上，例如分类错误或特定的误导性输出。对于VLMs，现有的研究还没有系统地评估在不同图像约束下，如何创建能够控制模型行为的对抗性图像。
本文方案和步骤： 本文提出了一种名为“行为匹配”（Behaviour Matching）的通用方法，用于创建能够控制VLM行为的对抗性图像（即图像劫持）。该方法通过梯度下降优化图像参数，使得VLM的输出与目标行为相匹配。作者还探讨了三种攻击类型：特定字符串攻击、泄露上下文攻击和越狱攻击。
本文创新点：
提出了图像劫持的概念，并开发了一种自动化的方法来创建能够控制VLM输出的对抗性图像。
系统地评估了在不同图像约束（如ℓ8范数、静态补丁和移动补丁约束）下，这些图像劫持的性能。
通过实验展示了在ℓ8范数约束为16/255时，所有攻击类型在LLaVA模型上至少有90%的成功率。
本文实验和性能： 实验在LLaVA模型上进行，该模型基于CLIP和LLaMA-2。实验结果表明，作者提出的攻击方法在不同的约束条件下都能取得高成功率。特别是，在ℓ8范数约束为16/255时，特定字符串攻击、泄露上下文攻击和越狱攻击的成功率都非常高。这些攻击是自动化的，并且只需要对输入图像进行小的扰动。
阅读总结报告： 本文提出了一种新的对抗性攻击方法，即图像劫持，它能够控制VLM在运行时的行为。通过行为匹配算法，作者成功地创建了能够执行特定字符串输出、泄露上下文信息和绕过模型安全训练的对抗性图像。这些攻击在LLaVA模型上表现出了高成功率，并且能够在不同的图像约束下工作。这些发现对VLM的安全性提出了严重的担忧，尤其是在面对未经验证的图像输入时。作者的工作强调了在开发和部署VLM时需要考虑的安全问题，并为未来的研究提供了新的方向。
注：
这种方法能够创建控制VLM输出的图像，主要是因为以下几个原因：
对抗性优化：通过对抗性优化，攻击者可以精确地调整图像的像素值，使得VLM在处理这些图像时产生特定的输出。这种优化过程通常涉及到计算VLM对输入图像的梯度，然后根据这些梯度信息来调整图像，以最大化对抗性效果。
行为匹配算法：作者提出的“行为匹配”算法是一种通用框架，它允许攻击者定义一个目标行为（例如，生成特定的文本字符串），然后通过优化过程找到一个图像，当这个图像被输入到VLM时，模型的输出会与目标行为相匹配。
白盒访问：在这种攻击中，攻击者假设拥有对VLM的白盒访问权限，这意味着他们可以计算模型对输入图像的梯度。这种访问权限使得攻击者能够有效地进行对抗性优化。
模型的脆弱性：VLM通常在大量数据上进行训练，以学习复杂的视觉和语言表示。然而，这种复杂性也可能使模型在某些情况下对对抗性输入敏感。攻击者利用这些脆弱性来操纵模型的输出。
多模态特性：VLM结合了视觉和语言处理能力，这为攻击者提供了额外的操纵空间。通过精心设计的图像，攻击者可以在视觉和语言之间建立特定的关联，从而影响模型的最终输出。
自动化和泛化：作者的方法是自动化的，这意味着一旦定义了目标行为，就可以自动生成对抗性图像，而不需要手动调整。此外，这种方法具有泛化性，可以在不同的VLM和不同的攻击类型之间转移。
总的来说，这种方法之所以有效，是因为它利用了VLM的内部工作机制和对抗性优化技术，以及模型本身的脆弱性。这使得攻击者能够在不直接访问模型内部结构的情况下，通过外部输入来控制模型的行为。
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