【综述专栏】大型视觉语言模型攻击综述：资源、进展与未来趋势！

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原标题：【综述专栏】大型视觉语言模型攻击综述：资源、进展与未来趋势！
关键字：模型,方法,数据,攻击者,报告
文章来源：人工智能学家
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来源：人工智能前沿讲习
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。链接：https://arxiv.org/abs/2407.07403
近年来，随着大型模型的显著发展，大型视觉-语言模型（LVLMs）在各种多模态理解和推理任务中展示了卓越的能力。相比于传统的大型语言模型（LLMs），由于更接近多资源的现实世界应用和多模态处理的复杂性，LVLMs 展示了巨大的潜力和挑战。然而，LVLMs 的脆弱性相对较少被探索，在日常使用中可能存在潜在的安全风险。在本文中，我们对现有的各种 LVLM 攻击形式进行了全面的回顾。具体来说，我们首先介绍了针对 LVLMs 攻击的背景，包括攻击的初步知识、攻击的挑战和攻击资源。然后，我们系统地回顾了 LVLM 攻击方法的发展，如操纵模型输出的对抗攻击，利用模型漏洞进行未授权操作的越狱攻击，设计提示类型和模式的提示注入攻击，以及影响模型训练

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