ERASE：擦除注入区域防御多模态提示注入
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ERASE：擦除注入区域防御多模态提示注入
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AI 综述
Shuo Hong 等作者提出 ERASE，一种在线自蒸馏的多模态提示注入防御：先原位擦除媒体中被注入的区域、保留周边内容生成参考视图，再让读取受攻击媒体的学生模型学习冻结基模型对擦除视图的输出。 作者称，在图像、音频、视频及两种模型规模上，ERASE 在评测基准中把攻击成功率压到接近零，任务效用接近无防御的干净输入水平；3B 音频模型面对受攻击输入的准确率为 60.1%，高于 ARGUS 的 33.1%。
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最新进展11月2日 13:00
ERASE：用同策略自蒸馏擦除注入区域，防御多模态提示注入报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv · cs.AIERASE：用同策略自蒸馏擦除注入区域，防御多模态提示注入
ERASE 通过在原位擦除被注入区域、保留周边媒体内容来构建参考视图，让读取受攻击媒体的学生模型从冻结基模型读取擦除视图的输出中学习。在图像、音频、视频和两种模型规模上，ERASE 在评测基准上观察到接近零的攻击成功率，同时任务效用接近无防御的干净输入水平；3B 音频上受攻击输入准确率达 60.1%，而 ARGUS 为 33.1%。
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