BAP-Jailbreak-Vision-Language-Models-via-Bi-Modal-Adversarial-Prompt

Avertissement : ce référentiel contient des exemples de langage et d'images nuisibles, et la discrétion du lecteur est recommandée. Pour démontrer l'efficacité de BAP, nous avons inclus plusieurs exemples expérimentaux de jailbreaks réussis dans ce référentiel (carnets README.md et Jupyter). Les instances présentant un risque potentiel important ont été masquées de manière appropriée, tandis que celles ayant abouti à des jailbreaks réussis sans de telles conséquences restent démasquées.

Mise à jour : le code et les résultats expérimentaux du jailbreak BAP GPT-4o peuvent être consultés sur Jailbreak_GPT4o.

Abstrait

Dans le domaine des modèles de langage à grande vision (LVLM), les attaques de jailbreak servent d'approche d'équipe rouge pour contourner les garde-fous et découvrir les implications en matière de sécurité. Les jailbreaks existants se concentrent principalement sur la modalité visuelle, perturbant uniquement les entrées visuelles dans l'invite d'attaque. Cependant, ils échouent lorsqu’ils sont confrontés à des modèles alignés qui fusionnent simultanément des caractéristiques visuelles et textuelles pour la génération. Pour remédier à cette limitation, cet article présente l'attaque bi-modale Adversarial Prompt Attack (BAP), qui exécute des jailbreaks en optimisant les invites textuelles et visuelles de manière cohérente. Initialement, nous intégrons de manière contradictoire des perturbations universellement nuisibles dans une image, guidés par un corpus indépendant de quelques requêtes (par exemple, des préfixes affirmatifs et des inhibitions négatives). Ce processus garantit que l'image invite les LVLM à répondre positivement à toute requête nuisible. Par la suite, en tirant parti de l’image contradictoire, nous optimisons les invites textuelles avec une intention nuisible spécifique. En particulier, nous utilisons un grand modèle de langage pour analyser les échecs de jailbreak et utilisons un raisonnement en chaîne de pensée pour affiner les invites textuelles par le biais d'une itération de rétroaction. Pour valider l'efficacité de notre approche, nous avons mené des évaluations approfondies sur divers ensembles de données et LVLM, démontrant que notre méthode surpasse considérablement les autres méthodes par de larges marges (+29,03 % de taux de réussite d'attaque en moyenne). De plus, nous montrons le potentiel de nos attaques contre les LVLM commerciaux à boîte noire, tels que Gemini et ChatGLM.

bap

Usage

Exigences

Python 3.9.18

 pip install -r requirements.txt

Notez que l'environnement installé à l'aide de la commande ci-dessus est adapté à MiniGPT4. Lors du test des deux autres LVLM, il est recommandé d'utiliser conda pour recréer un environnement distinct. Le code de ce référentiel est principalement conçu pour tester le MiniGPT4 open source et les grands modèles commerciaux proposant des API. Pour tester d'autres modèles, vous pouvez vous référer à notre méthode et l'ajuster en fonction de leurs référentiels officiels.

Dépolyment des modèles

Veuillez suivre leurs directives officielles.

[1]MiniGPT :https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4

[2]LLaVA :https://github.com/haotian-liu/LLaVA

[3]InstructCLIP :https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/instructblip

Génération

Pour le corpus indépendant des requêtes, vous pouvez utiliser ChatGPT pour préparer corpus.csv . Vous pouvez utiliser des invites telles que : Je vais poser une question à l'autre partie et j'espère ne lui demander que deux types de réponses. Un type de réponse commence par des expressions affirmatives telles que « Bien sûr », « Bien sûr » ou « Certainement ». Dans l'autre type de réponse, il sera explicitement indiqué de ne pas utiliser de termes négatifs tels que « Désolé », « Je ne peux pas », « Je m'excuse », etc. Pourriez-vous s'il vous plaît donner 50 phrases en conséquence ? ».

VAP.py pour la perturbation d'images indépendantes des requêtes

 python VAP.py

CoT.py pour démontrer l'optimisation de texte spécifique à l'intention

 python CoT.py

Évaluation

Judge.py pour déterminer si les réponses des LVLM sont un jailbreak réussi.

 python judge.py

Eval.py fournit le processus d'évaluation complet.

 python Eval.py

Démo

[1] Nous fournissons eval_commerical_lvlm_step_by_step.ipynb pour démontrer le processus de jailbreak de Gemini étape par étape.

[2] Nous fournissons Automatic_evaluation_LVLMs.ipynb pour démontrer le processus de jailbreak automatique de Gemini.

（Il est recommandé d'utiliser https://nbviewer.org/ pour afficher le fichier ipynb.）

Reconnaître Certains de nos codes sont basés sur Qi et al.

Exemples d'effet d'invite visuelle contradictoire (VAP).

Nous utilisons uniquement VAP et la requête initiale nuisible. (Vous pouvez utiliser imgs/VAP.bmp et imgs/panda.png pour les reproduire). Les méthodes utilisées pour jailbreaker le modèle mentionné dans l’article sont les mêmes. Ici, pour plus de commodité, nous désignons la cible de l’attaque comme MiniGPT-4.

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