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English(EN) DSPrompt: Dynamic Soft Prompt Defense Against M-RAG Corruption

新的 DSPrompt 防御可保护 M-RAG 免受对抗性攻击

研究人员开发了 DSPrompt,一个新颖的防御框架,旨在保护多模态检索增强生成 (M-RAG) 系统免受对抗性攻击。与现有的查询时防御不同,DSPrompt 将可学习的软提示集成到冻结检索器的视觉和文本编码器中。这种方法动态重塑嵌入语义,将恶意文档从 top-k 检索结果中推出,同时保留良性数据的效用。DSPrompt 仅带来最小的计算开销和参数增加,在多个基准测试中显著降低了攻击成功率。 AI

影响 这种防御机制可以增强多模态 AI 系统在面对复杂的对抗性操纵时的安全性和可靠性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍 AI 安全新技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的 DSPrompt 防御可保护 M-RAG 免受对抗性攻击

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Chang Liu, Yuni Lai, Mingyue Cui, Cong Tian, Yunyan Zhang, Xian Wu, Kai Zhou, Bin Xiao ·

    DSPrompt:动态软提示防御M-RAG腐败

    arXiv:2608.16536v1 Announce Type: cross Abstract: Multimodal Retrieval Augmented Generation (M-RAG) is increasingly vulnerable to adversarial attacks where malicious data are crafted to produce embeddings that align with benign entries in the vector space, deceiving retrieval and…