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今日arXiv最熱大模型論文:北京大學最新綜述:視覺大模型中的漏洞與攻防對抗

AIGC動態1年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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今日arXiv最熱大模型論文:北京大學最新綜述:視覺大模型中的漏洞與攻防對抗

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原標題:今日arXiv最熱大模型論文:北京大學最新綜述:視覺大模型中的漏洞與攻防對抗
關鍵字:模型,數據,提示,方法,文本
文章來源:夕小瑤科技說
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夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年近年來,視覺語言大模型(LVLM)在文本轉圖像、視覺問答等任務中大放異彩,背后離不開海量數據、強大算力和復雜參數的支撐。
但是!大模型看似龐大的身軀背后卻有一顆脆弱的“心臟”,極易受到攻擊。攻擊者可以通過在輸入圖像中添加擾動模型,輕而易舉擾亂輸出;針對語言組件制作惡意提示詞,破壞模型輸出的完整性;通過篡改訓練數據削弱模型的性能和可靠性等等。一旦攻擊成功,這對于下游的醫療圖像識別、自動駕駛等應用無異于致命打擊!
好在,最近北大團隊給這些攻擊手法來了個“大起底”,全面總結了不同類型的LVLM攻擊方法,涵蓋單模態和多模態,通過抽象出所有方法的共性,建立了更全面的分類法,并指明了未來研究的方向,條理清晰,邏輯嚴密。這對想了解這個領域的新手來說,簡直是入門寶典!
論文標題:A Survey of Attacks on Large Vision-Language Models: Resources, Advances, and Future Trends
論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2407.07403
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