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再审视视觉语言模型的对抗鲁棒性：一种多模态的观点
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究针对视觉-语言预训练模型的鲁棒性问题，提出了协作多模态对抗攻击和CMI-Attack等新型攻击方法，显著提高了攻击成功率。研究强调模态交互在增强对抗鲁棒性中的重要性，并呼吁对视觉-语言模型的安全性进行更全面的评估。
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关键要点
- 本研究提出了协作多模态对抗攻击（Co-Attack）方法，以提高视觉-语言预训练模型的攻击性能。
- 研究发现黑盒查询可以增强视觉-语言模型的敌对脆弱性，呼吁对其安全性进行全面评估。
- CMI-Attack方法利用模态交互机制，显著提高了多种视觉-语言模型的转移成功率。
- VLAttack框架通过融合单模态和多模态扰动生成对抗样本，显示出在各项任务上的高攻击成功率。
- RoCLIP方法通过随机示例比较，降低了CLIP模型的目标数据污染和后门攻击成功率。
- 引入Adversarial Prompt Tuning技术，旨在提升视觉-语言模型的对抗性鲁棒性。
- 通过修改损失函数，研究表明预训练模型的对抗鲁棒性可以显著提高，抵御常见攻击。
- Mango方法在嵌入空间中学习多模态对抗性噪声生成器，提升了视觉-语言模型的鲁棒性。
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延伸问答
什么是协作多模态对抗攻击（Co-Attack）？
协作多模态对抗攻击是一种新型攻击方法，旨在提高视觉-语言预训练模型的攻击性能，特别是在不同视觉-语言下游任务中。
CMI-Attack方法如何提高视觉-语言模型的鲁棒性？
CMI-Attack通过模态交互机制，增强文本和图像的扰动约束，从而提高多种视觉-语言模型的转移成功率。
VLAttack框架的主要功能是什么？
VLAttack框架通过融合单模态和多模态扰动生成对抗样本，显示出在各项任务上的高攻击成功率。
RoCLIP方法是如何降低后门攻击成功率的？
RoCLIP方法通过与随机示例比较，断开损坏图像-字幕对之间的关联，从而有效降低目标数据污染和后门攻击成功率。
Adversarial Prompt Tuning技术的目的是什么？
Adversarial Prompt Tuning技术旨在提升视觉-语言模型中图像编码器的对抗性鲁棒性，改善其对抗攻击的脆弱性。
Mango方法如何提升视觉-语言模型的鲁棒性？
Mango方法在嵌入空间中学习多模态对抗性噪声生成器，从而显著提升预训练视觉-语言模型的鲁棒性。
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