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利用多对多关系对抗视觉语言对抗性攻击
内容提要
本文研究了视觉语言模型（VLMs）的对抗性鲁棒性，提出了多模态对抗攻击策略和新方法（如Co-Attack和CMI-Attack），显著提升了模型在图像和文本任务中的鲁棒性。实验结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异，强调了模态交互在增强对抗鲁棒性中的重要性。
关键要点
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研究了视觉语言模型（VLMs）的对抗性鲁棒性，提出了多模态对抗性攻击策略。
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引入了协作多模态对抗攻击（Co-Attack）方法，提升了对不同视觉-语言任务的攻击性能。
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提出了CMI-Attack方法，通过模态交互机制增强对抗鲁棒性，实验结果显示其在图像-文本检索任务中表现优异。
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开发了OT-Attack方法，利用最优输运理论有效对抗过拟合问题，提升了对抗性可迁移性。
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提出了少样本对抗提示框架，能够在使用极少训练数据的情况下提高对抗鲁棒性。
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提出了一种多功能的防御方法，能够有效抵抗各种未知的对抗性攻击，分类准确率显著提高。
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提出了集合级引导攻击（SGA）方法，利用模态交互生成强力传递的对抗性示例，显著提高了攻击成功率。
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提出了ViLTA方法，通过交叉蒸馏和上下文合成硬负样本，提升了模型在视觉语言任务中的性能。
延伸问答
什么是视觉语言模型（VLMs）？
视觉语言模型（VLMs）是处理图像和文本的预训练模型，能够在视觉和语言任务中进行有效的交互和理解。
Co-Attack方法的主要作用是什么？
Co-Attack方法旨在提升对不同视觉-语言任务的攻击性能，通过协作多模态对抗攻击实现更好的效果。
CMI-Attack方法如何增强对抗鲁棒性？
CMI-Attack通过模态交互机制，利用嵌入指导和交互增强攻击文本的嵌入层，从而提高对抗鲁棒性。
OT-Attack方法的创新点是什么？
OT-Attack方法基于最优输运理论，旨在有效对抗过拟合问题，并提升对抗性可迁移性。
少样本对抗提示框架的优势是什么？
该框架在使用极少训练数据的情况下，能够显著提高对抗鲁棒性，达到与最先进的零样本对抗鲁棒性相匹配的水平。
SGA方法如何提高攻击成功率？
SGA方法通过模态交互生成强力传递的对抗性示例，显著提高了从ALBEF到TCL的传递攻击成功率。
