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MMCert：多模态模型的可证明防御机制抵御对抗攻击
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文研究了多模态模型的鲁棒性，提出了可证明鲁棒的多模态训练（CRMT）方法，显著提升了模型在对抗攻击下的表现。分析不同攻击方式后发现，多模态分类器在视觉对抗性输入下较为脆弱，但提供上下文信息可以降低其影响。此外，研究还提出了新的图像分类方法和对抗性融合策略，进一步增强了鲁棒性，并在多个数据集上取得了良好效果。
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关键要点
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多模态模型容易受到单模态攻击和缺失条件的干扰，需要具备鲁棒的多模态表示。
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提出了可证明鲁棒的多模态训练（CRMT）方法，显著提高了模型的鲁棒性和灵活性。
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研究发现多模态分类器在视觉对抗性输入下较为脆弱，但提供上下文信息可以降低其影响。
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提出了一种新的真实世界图像分类方法，称为查询分解，能够提高图像分类准确性。
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提出了一种对抗性融合策略，显著提高单源鲁棒性，并在多种多模态任务上表现良好。
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提出了一种新的多模态对比方法，实验证明其优于当前最先进的多模态方法。
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研究表明多模态融合模型在对抗攻击方面仍然存在脆弱性，需要进一步改进。
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通过修改损失函数，预训练模型的对抗鲁棒性可以显著提高，抵御常见攻击。
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延伸问答
什么是可证明鲁棒的多模态训练（CRMT）？
可证明鲁棒的多模态训练（CRMT）是一种训练方法，旨在提高多模态模型的鲁棒性和灵活性，显著增强模型在对抗攻击下的表现。
多模态模型在对抗攻击下的脆弱性表现如何？
多模态模型在视觉对抗性输入下较为脆弱，但提供上下文信息可以降低其影响。
查询分解方法如何提高图像分类准确性？
查询分解方法通过将存在性查询融入输入提示中，观察到攻击效果减弱，从而提高图像分类的准确性。
对抗性融合策略的主要优势是什么？
对抗性融合策略显著提高了单源鲁棒性，并在多种多模态任务上表现良好，而不影响干净数据的性能。
如何通过修改损失函数提高模型的对抗鲁棒性？
通过修改预训练模型的损失函数，限制前K个softmax输出，可以显著提高模型的对抗鲁棒性，抵御常见攻击。
多模态融合模型在对抗攻击方面存在哪些问题？
多模态融合模型在对抗攻击方面仍然存在脆弱性，需要进一步改进以增强其鲁棒性。
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