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本文由Daizong Liu、Mingyu Yang、Xiaoye Qu、Pan Zhou、Yu Cheng和Wei Hu（IEEE高级会员）共同撰写，发表于2021年8月的《Journal of LaTeX Class Files》期刊。论文题目为《A Survey of Attacks on Large Vision-Language Models: Resources, Advances, and Future Trends》，主要探讨了大规模视觉-语言模型（Large Vision-Language Models, LVLMs）的各类攻击方法、资源、进展及未来趋势。
近年来，大规模视觉-语言模型（LVLMs）在多模态理解和推理任务中展示了卓越的能力。与传统的语言模型（LLMs）相比，LVLMs因其更接近多资源现实应用和多模态处理的复杂性，展现出巨大的潜力和挑战。然而，LVLMs的脆弱性尚未得到充分研究，这可能在实际应用中带来潜在的安全风险。本文旨在全面回顾现有的LVLM攻击方法，为研究人员提供参考，并激发更多关于LVLM安全问题的研究。
论文首先介绍了针对LVLMs的攻击背景，包括攻击的初步概念、挑战和资源。接着，系统地回顾了LVLM攻击方法的发展，主要包括以下几类： - 对抗攻击（Adversarial Attacks）：通过操纵输入数据使模型产生错误输出。 - 越狱攻击（Jailbreak Attacks）：利用模型漏洞执行未经授权的操作。 - 提示注入攻击（Prompt Injection Attacks）：通过设计提示类型和模式来影响模型行为。 - 数据投毒攻击（Data Poisoning Attacks）：通过污染训练数据影响模型性能。
论文详细介绍了用于LVLM攻击的工具和资源，包括： - 白盒攻击工具：如快速梯度符号法（FGSM）、投影梯度下降法（PGD）和C&W攻击。 - 灰盒攻击工具：利用部分模型信息进行攻击。 - 黑盒攻击工具：如简单黑盒攻击（SimBA）和随机梯度自由法（RGF）。 - 数据集：包括通用任务数据集（如MS-COCO、ImageNet）和安全相关数据集（如RealToxicityPrompts）。 - 模型：列举了常用的LVLM模型，如Flamingo、BLIP-2、MiniGPT-4等。
论文进一步详细阐述了各类攻击方法的具体实现： - 对抗攻击：通过微小扰动输入数据，使模型产生错误输出。白盒攻击利用模型的完整信息，灰盒攻击利用部分信息，黑盒攻击则仅通过查询模型输出进行攻击。 - 越狱攻击：通过构造对抗性图像或文本，绕过模型的安全机制。常见的越狱攻击方法包括对抗性扰动攻击和提示操纵攻击。 - 提示注入攻击：通过注入恶意提示来操纵模型行为。单模态提示注入攻击仅针对视觉或文本提示，而多模态提示注入攻击则同时影响视觉和文本提示。 - 数据投毒攻击：通过在训练数据中混入恶意数据，影响模型的性能或植入后门触发器。
论文指出了未来LVLM攻击研究的几个关键方向： - 提高攻击的实用性：设计通用扰动，减少对特定模型的依赖。 - 自适应和可转移攻击：研究如何使攻击在不同模型之间转移或适应。 - 跨模态对抗样本：探索同时扰动视觉和文本输入的跨模态攻击方法。 - 基于数据偏见的攻击：研究如何通过放大训练数据中的偏见来影响模型行为。 - 人类与AI协作攻击：结合人类智慧和AI能力，设计更复杂的攻击策略。 - 综合基准与评估：开发标准化攻击基准和评估框架，全面评估模型的鲁棒性。
本文首次全面综述了LVLM攻击的现状，涵盖了单模态和多模态攻击方法。通过分类和比较不同类型的攻击，论文揭示了这些攻击的方法、影响及其利用的漏洞。本文不仅为研究人员提供了丰富的背景知识和详细的方法总结，还为未来的攻击和防御研究指明了方向。此外，论文还强调了开发鲁棒安全措施和持续改进模型安全性的重要性，为LVLM的安全部署提供了理论支持。
本文的亮点在于： - 全面性：首次系统总结了LVLM攻击的各类方法，涵盖了从对抗攻击到数据投毒攻击的多种类型。 - 详细性：提供了丰富的背景知识、工具资源和具体实现细节，为研究人员提供了全面的参考。 - 前瞻性：提出了未来研究的多个方向，为LVLM攻击和防御研究提供了新的思路。
论文还列举了现有的防御策略，包括推理时防御（如提示工程）和训练时防御（如鲁棒文本反馈）。这些防御策略为研究人员提供了应对攻击的实际方法，进一步增强了本文的实用价值。
本文通过系统回顾LVLM攻击的现状，为研究人员提供了全面的背景知识和详细的方法总结，并为未来的攻击和防御研究指明了方向。其全面性、详细性和前瞻性使其成为LVLM安全研究领域的重要参考文献。