视觉模型遭新攻击！扩散模型成对抗样本新利器

好的，请看我为你撰写的新闻报道：

视觉语言模型易受攻击？西安交大等提出基于扩散模型的对抗样本生成新方法

导语：人工智能的飞速发展为我们带来了前所未有的便利，但同时也伴随着新的安全挑战。近日，西安交通大学、南洋理工大学和新加坡科技管理局前沿研究中心的研究团队联合发布了一项突破性研究，揭示了视觉语言模型（VLMs）在对抗攻击下的脆弱性，并提出了一种基于扩散模型的高效对抗样本生成方法，为评估和增强VLMs的安全性提供了新的思路。

正文：

在人工智能领域，视觉语言模型（VLMs）正日益成为连接视觉世界和自然语言的关键桥梁。它们在自动驾驶、视觉辅助、内容审核等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，这项技术并非完美无瑕。一个令人担忧的现实是，VLMs极易受到对抗攻击的影响，这可能导致严重的系统安全隐患。

为了应对这一挑战，来自西安交通大学、南洋理工大学和新加坡科技管理局前沿研究中心的科研团队，由西安交通大学博士生郭淇领衔，在庞善民副教授和加小俊博士后研究员的指导下，提出了一种名为AdvDiffVLM的新型对抗样本生成方法。该研究成果已发表在计算机网络信息安全领域的顶级期刊IEEE TIFS上。

现有挑战：效率与迁移性的困境

当前，评估VLMs对抗鲁棒性的主要方法是利用对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击。然而，现有的方法存在显著的局限性：

高成本： 传统的对抗攻击方法需要大量的迭代和复杂的结构，导致计算成本高昂，难以满足大规模评估的需求。
低迁移性： 由于对抗语义的不自然性，生成的对抗样本在不同模型之间的迁移性较差，限制了其在黑盒环境中的应用。

这些问题严重阻碍了我们对VLMs安全性的全面评估，也暴露了其在实际应用中可能存在的安全漏洞。

AdvDiffVLM：基于扩散模型的创新解决方案

为了解决上述问题，研究团队创新性地将扩散模型引入对抗样本生成领域。AdvDiffVLM的核心思想是利用扩散模型通过得分匹配生成自然、无约束且具有针对性的对抗样本。

具体而言，AdvDiffVLM采用了以下关键技术：

自适应集成梯度估计（AEGE）： 在扩散模型的反向生成过程中，AEGE能够动态调整得分，确保生成的对抗样本具备自然的针对性对抗语义，从而显著提升迁移性。
GradCAM引导的掩模生成（GCMG）： GCMG能够将对抗语义分散到整个图像中，而不是集中在单一区域，从而提高对抗样本的质量和自然度。
多次迭代优化： 通过多次迭代，AdvDiffVLM能够将更多目标语义嵌入到对抗样本中，进一步提升其对抗效果。

实验验证：高效且高质量的对抗样本

实验结果表明，与现有的基于迁移的对抗攻击方法相比，AdvDiffVLM在生成对抗样本的速度上提高了5到10倍，同时保持了更高质量的对抗样本。更重要的是，AdvDiffVLM生成的对抗样本具有更好的迁移性，能够在黑箱环境中成功攻击多种商用视觉语言模型，包括GPT-4V。

研究意义与未来展望

这项研究的意义不仅在于提出了一种高效的对抗样本生成方法，更重要的是，它揭示了视觉语言模型在对抗攻击下的脆弱性，为我们敲响了警钟。AdvDiffVLM的出现，为评估和增强VLMs的安全性提供了新的工具和思路，有望推动相关领域的研究和发展。

研究团队表示，未来将继续探索更有效的对抗攻击和防御方法，以确保人工智能技术的安全可靠应用。同时，他们也呼吁业界和学术界共同努力，加强对人工智能安全问题的关注和研究，共同构建一个更加安全可信赖的人工智能生态系统。

结论：

西安交大等团队的这项研究，不仅展示了扩散模型在对抗攻击领域的巨大潜力，也再次提醒我们，在追求人工智能技术进步的同时，必须高度重视其安全性问题。AdvDiffVLM的出现，为我们提供了一个强有力的工具，去评估和增强视觉语言模型的鲁棒性，为人工智能的健康发展奠定了坚实的基础。

参考文献：

论文题目：Efficient Generation of Targeted and Transferable Adversarial Examples for Vision-Language Models Via Diffusion Models
论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.10335
代码链接：https://github.com/gq-max/AdvDiffVLM
庞善民副教授主页：https://gr.xjtu.edu.cn/web/pangsm
加小俊博士后研究员主页：https://jiaxiaojunqaq.github.io

（完）

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