画像が悪意に？MLLMの脆弱性を突くVisCo Attack

紹介論文
1. この論文を一言でまとめると
はじめに：MLLMの脆弱性と新たな攻撃手法
VisCo Attackとは？既存手法との違い
VisCo Attackの仕組み：画像が悪意に変わる時
1. 1. コンテキスト作成：欺瞞的な対話履歴の構築
2. 2. 攻撃プロンプトの洗練：悪意のある情報の抽出
実験結果：VisCo Attackの驚異的な攻撃性能
VisCo Attackへの対策：MLLMの安全を守るために
まとめ：VisCo Attack研究の意義と今後の展望

紹介論文

今回紹介する論文はVisual Contextual Attack: Jailbreaking MLLMs with Image-Driven Context
Injectionという論文です。

https://arxiv.org/pdf/2507.02844v1.pdf

この論文を一言でまとめると

本記事では、画像の内容を悪用してMLLMを欺く新しい攻撃手法「VisCo Attack」を解説します。その仕組み、実験結果、対策、そして今後の展望について詳しく見ていきましょう。

はじめに：MLLMの脆弱性と新たな攻撃手法

近年、AI技術の進化は目覚ましく、特にマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）はその高い性能から、様々な分野での応用が期待されています。MLLMは、テキスト情報だけでなく、画像などの視覚情報も理解できるため、より高度なタスクの実行が可能になります。

しかし、その一方で、MLLMにはセキュリティ上の脆弱性が存在することも指摘されています。従来の言語モデルに対する攻撃に加えて、視覚情報を悪用した新たな攻撃手法が登場し、MLLMの安全性を脅かしています。

本記事では、MLLMに対する新しい攻撃手法であるVisCo Attack（Visual Contextual Attack）に焦点を当て、その危険性と、私たちが取るべき対策について解説します。VisCo Attackは、画像の内容を悪用してMLLMを欺き、有害な情報を出力させるという、非常に巧妙な攻撃手法です。

MLLM（MultiModal Large Language Model）とは、テキストだけでなく、画像や音声などの複数の種類の情報を扱えるAIモデルのことです。

具体的には、VisCo Attackは以下のような手順でMLLMを攻撃します。

攻撃者は、特定の有害な目的（例：犯罪行為の教唆、差別的な発言など）を設定します。
次に、その有害な目的に関連する画像を用意します。
攻撃者は、用意した画像と有害な目的を組み合わせて、MLLMに対する質問を作成します。この質問は、MLLMが画像の内容を理解し、それに基づいて回答するように誘導するものです。
MLLMは、質問に答えるために画像の内容を分析し、回答を生成します。しかし、VisCo Attackでは、画像が悪意を持って加工されているため、MLLMは誤った情報に基づいて回答を生成してしまう可能性があります。
その結果、MLLMは有害な情報を出力したり、攻撃者の意図する不正な動作を実行したりする可能性があります。

本記事を読むことで、読者はVisCo Attackの脅威を理解し、MLLMを安全に利用するための第一歩を踏み出すことができるでしょう。AI技術の恩恵を享受するためにも、セキュリティ対策は不可欠です。ぜひ最後までお読みください。

VisCo Attackとは？既存手法との違い

近年、AI技術の進化は目覚ましく、特に画像とテキストを同時に理解できるMLLM（Multimodal Large Language Models）は、様々な分野での応用が期待されています。しかし、その一方で、MLLMのセキュリティ脆弱性が大きな問題として浮上しています。

既存の攻撃手法は、主に画像に有害なテキスト情報を埋め込むことで、MLLMを悪用しようとするものでした。しかし、これらの手法は、

* 画像自体が不自然になる
* 現実的な攻撃シナリオを想定していない
* 攻撃の成功率が低い

といった限界がありました。

そこで登場したのが、今回ご紹介するVisCo Attackです。VisCo Attackは、従来の攻撃手法とは異なり、画像の内容そのものを悪用し、より巧妙かつ現実的な攻撃を可能にします。具体的には、以下のような特徴があります。

### VisCo Attackの主な特徴

1. 視覚的なコンテキストの悪用：画像に写っているオブジェクトやシーンに関する情報を悪用し、MLLMを欺くためのコンテキストを構築します。
2. 多段階の攻撃プロセス：MLLMを段階的に誘導し、最終的に有害な応答を引き出すための巧妙な対話シナリオを生成します。
3. 自動的な攻撃プロンプトの最適化：攻撃の成功率を高めるために、自動的にプロンプトを洗練し、MLLMの防御メカニズムを回避します。

VisCo Attackは、既存の攻撃手法と比較して、

* より現実的な攻撃シナリオを構築できる
* MLLMの安全対策をより効果的に回避できる
* 攻撃の成功率を大幅に向上させることができる

といった点で優れています。

VisCo Attackは、MLLMの安全性を脅かす非常に危険な攻撃手法です。MLLM開発者や利用者は、VisCo Attackの脅威を十分に理解し、適切な対策を講じる必要があります。

VisCo Attackは、MLLMのセキュリティ対策における新たな課題を提起しています。今後の研究開発によって、より安全なMLLM環境が構築されることを期待しましょう。次のセクションでは、VisCo Attackの具体的な仕組みについて詳しく解説していきます。

VisCo Attackの仕組み：画像が悪意に変わる時

VisCo Attackは、単なる画像認識の脆弱性を突くのではなく、画像の内容を悪用してMLLMを欺く、非常に巧妙な攻撃手法です。ここでは、その具体的な仕組みを2つの主要な段階に分けて解説します。

1. コンテキスト作成：欺瞞的な対話履歴の構築

VisCo Attackの中核となるのは、MLLMに誤った先入観を抱かせるための、巧妙に仕組まれた対話履歴の構築です。この段階では、以下の4つの視覚情報に基づいた戦略が用いられます。

画像に基づいたシナリオシミュレーション：画像の内容を中心としたフィクションの物語を構築します。例えば、画像に写っている部屋で起こりうる犯罪のシナリオを提示し、MLLMに具体的な方法を提案させます。
多視点分析：画像に対し、安全性とリスクといった異なる視点からの分析を促し、MLLMにリスクを重視するような思考を誘導します。
反復的な画像尋問：画像と関連する機密情報に関する議論を捏造し、MLLMに質問を繰り返すことで、警戒心を低下させ、有害な情報を引き出します。
画像ハルシネーションの悪用：意図的に曖昧な補助画像を提示し、MLLMに存在しない情報を信じ込ませ、有害な内容を生成させます。

これらの戦略は、MLLMが画像を誤解したり、存在しない情報を信じ込んだりするように誘導し、その後の攻撃を成功させるための土台を築きます。

2. 攻撃プロンプトの洗練：悪意のある情報の抽出

最初の段階で構築されたコンテキストを基に、最終的な攻撃プロンプトが作成されます。このプロンプトは、MLLMから有害な情報を引き出すために、以下のプロセスを経て洗練されます。

意味的整合性の評価：生成されたプロンプトが、最初の悪意のあるクエリ（Qh）の意図とずれていないかを評価します。
意味的整合性の改善：もしプロンプトがQhの意図からずれている場合は、修正し、より悪意のある方向に誘導します。
毒性の難読化：プロンプトに含まれる可能性のある有害なキーワードを、画像内のオブジェクトへの言及などに置き換え、安全フィルターを回避します。

この洗練されたプロンプトは、MLLMが安全対策を回避し、有害な応答を生成するように設計されています。

注意：VisCo Attackは、画像の内容を悪用してMLLMを欺く、非常に巧妙な攻撃手法です。この仕組みを理解することで、より効果的な防御策を講じることができます。

VisCo Attackは、画像とテキストの両方の情報を悪用することで、MLLMの安全対策を突破し、有害な情報を引き出すことを可能にします。この攻撃手法の登場は、MLLMのセキュリティ対策における新たな課題を提起しています。

実験結果：VisCo Attackの驚異的な攻撃性能

VisCo Attackの真価は、その驚異的な攻撃性能にあります。既存の攻撃手法を凌駕するその実力を、実験結果を基に詳しく見ていきましょう。この結果は、MLLMのセキュリティ対策における新たな課題を提起しています。

実験設定：評価に用いたデータセットとモデル

VisCo Attackの性能評価には、以下のデータセットとモデルが用いられました。

データセット: MM-SafetyBench (セマンティックなずれを修正)、FigStep (SafeBench-Tiny subset)
モデル: GPT-4O, GPT-4O-mini, Gemini 2.0-Flash, InternVL2.5-78B, LLaVA-OV-7B-Chat, Qwen2.5-VL-72B-Instruct

これらのデータセットとモデルを使用することで、VisCo Attackの汎用性と有効性を検証しています。

主要な評価指標：毒性スコアと攻撃成功率

VisCo Attackの性能は、以下の2つの主要な評価指標に基づいて評価されました。

毒性スコア (Toxicity): 生成されたコンテンツの有害性を示す指標 (1〜5の範囲で評価)。スコアが高いほど有害性が高いことを意味します。
攻撃成功率 (Attack Success Rate: ASR): MLLMに対して攻撃が成功した割合。

これらの指標を用いることで、VisCo AttackがMLLMに与える具体的な影響を定量的に評価しています。

MM-SafetyBenchでの圧倒的な性能

MM-SafetyBenchデータセットを用いた実験では、VisCo Attackは既存のQR Attack (タイポグラフィによる摂動) を大幅に上回る性能を示しました。特に、GPT-4Oに対する攻撃では、ASRが85.00%に達し、毒性スコアも4.78を記録しました。これは、QR Attackと比較してASRが62.80%向上、毒性スコアも大幅に改善していることを意味します。

Gemini 2.0-Flashに対する攻撃では、さらに顕著な結果が出ており、ASRは91.07%、毒性スコアは4.88を記録しました。これらの結果は、VisCo Attackが多様なMLLMに対して一貫して高い攻撃性能を発揮することを示しています。

FigStepデータセットでの有効性

より多様なモデルを対象としたFigStepデータセットでの実験でも、VisCo Attackは優れた結果を示しました。GPT-4Oに対するASRは12%から76%へと大幅に向上し、ブラックボックス設定におけるVisCo Attackの有効性を示唆しています。特に注目すべきは、InternVL2.5のようなモデルも、VisCo Attackによって効果的に攻撃できるようになった点です。これは、VisCo Attackが特定のモデルに依存せず、幅広いMLLMに対して有効であることを示しています。

アブレーション分析：各構成要素の貢献度

VisCo Attackの各構成要素が攻撃性能に与える影響を評価するために、アブレーション分析が行われました。その結果、以下の点が明らかになりました。

コンテキスト履歴の除去: ASRが50%から36%へ低下、毒性スコアも3.72から3.34へ低下。これは、コンテキスト対話がMLLMの安全制約を緩和する上で不可欠であることを示唆しています。
プロンプト洗練モジュールの除去: ASRが42%へ低下、毒性スコアは3.68を維持。初期プロンプトのセマンティック整合性と回避性最適化が、攻撃の成功に不可欠であることを示しています。
対話ラウンド数の変更: 2ラウンドに減らすと性能が低下、4ラウンドに増やすとわずかに改善。3ラウンドが効率と有効性のバランスが取れていることを示しています。

Red Teamアシスタントの選択

Red Teamアシスタントの選択が攻撃性能に与える影響を評価するために、Gemini 2.0-Flashに加えて、オープンソースモデルであるQwen2.5-72B-Instructを試用しました。その結果、Qwen2.5-72B-Instructを使用した場合、わずかにASRが低下したものの、毒性スコアは同程度でした。これは、強力なオープンソースモデルでも、Red Teamアシスタントとして機能しうることを示唆しています。

まとめ：VisCo Attackが提起する新たな課題

これらの実験結果は、VisCo Attackが既存手法を大幅に上回る攻撃性能を持つことを明確に示しています。特に、視覚的なコンテキストを悪用することで、MLLMの安全対策を効果的に回避できる点が重要です。この結果は、MLLMのセキュリティ対策において、新たな課題を提起しています。

VisCo Attackへの対策：MLLMの安全を守るために

VisCo Attackの脅威に対抗し、MLLMの安全性を確保するためには、開発者と利用者が協力し、多角的なアプローチを取る必要があります。ここでは、現時点で考えられる対策を具体的にご紹介します。

1. 開発者側の対策：モデルの堅牢性を高める

* **敵対的訓練の実施：** VisCo Attackのような攻撃を想定し、敵対的なサンプルを用いてモデルを訓練することで、モデルの脆弱性を軽減します。多様な視覚的コンテキストとプロンプトを組み合わせ、モデルが様々な状況に対応できるよう訓練することが重要です。

* **ロバストな特徴抽出：** 画像から抽出される特徴が悪意のある操作に影響されにくいよう、ロバストな特徴抽出技術を開発・適用します。画像認識におけるノイズ除去や、異常検知の手法を応用することも有効です。

* **入力データの検証：** 入力される画像やテキストデータの検証を徹底し、悪意のある情報がモデルに渡らないようにします。例えば、画像の解像度やファイルサイズに異常がないか、テキストに不審な単語が含まれていないかなどをチェックします。

* **モデルの内部状態の監視：** モデルの内部状態を監視し、異常な挙動を早期に検知する仕組みを導入します。これにより、攻撃の兆候を捉え、迅速な対応を可能にします。

* **出力データのフィルタリング：** モデルから出力される情報が安全であることを確認するため、フィルタリング処理を行います。有害なコンテンツや不適切な表現が含まれていないかをチェックし、必要に応じて修正します。

2. 利用者側の対策：批判的な視点を持つ

* **モデルの出力を鵜呑みにしない：** MLLMは便利なツールですが、完璧ではありません。モデルの出力を鵜呑みにせず、常に批判的な視点を持つことが重要です。特に、センシティブな情報や重要な意思決定を行う際には、必ず専門家の意見を参考にしましょう。

* **情報源の信頼性を確認する：** MLLMが出力した情報の情報源を確認し、信頼できる情報に基づいているかを確認します。不確かな情報源からの情報は、誤りや偏りを含んでいる可能性があるため注意が必要です。

* **セキュリティ意識の向上：** VisCo Attackのような攻撃手法に関する情報を積極的に収集し、セキュリティ意識を高めることが重要です。攻撃の手口を知ることで、自衛策を講じることができます。

* **フィードバックの提供：** MLLMの不適切な挙動を発見した場合、開発者にフィードバックを提供することで、モデルの改善に貢献できます。利用者の協力が、より安全なMLLM環境の構築につながります。

3. 業界全体での協力：安全なMLLM環境の実現に向けて

* **標準化されたベンチマークの策定：** MLLMの安全性を評価するための標準化されたベンチマークを策定し、客観的な評価基準を確立します。これにより、異なるモデル間の安全性を比較し、改善点を明確にすることができます。

* **セキュリティ監査の実施：** 第三者機関によるセキュリティ監査を実施し、MLLMの脆弱性を定期的にチェックします。監査結果を公開することで、透明性を高め、利用者の信頼を得ることができます。

* **法規制の整備：** MLLMの安全性に関する法規制を整備し、開発者や利用者の責任を明確にします。これにより、悪意のある利用を抑制し、安全なMLLMの利用を促進することができます。

重要なのは、開発者と利用者が協力し、MLLMの安全性を継続的に向上させていくことです。VisCo Attackのような新たな脅威に立ち向かい、より安全なAI技術の発展を目指しましょう。

まとめ：VisCo Attack研究の意義と今後の展望

本記事では、MLLM（マルチモーダル大規模言語モデル）に対する新たな攻撃手法であるVisCo Attackについて、その仕組みから実験結果、対策までを詳しく解説してきました。最後に、VisCo Attackの研究がMLLMのセキュリティ分野に与える影響と、今後の研究の方向性について考察し、より安全なAI技術の発展に向けて、私たちにできることを考えましょう。