[论文推荐]CLIP模型存在后门攻击漏洞：仅需少量数据即可实现近100%攻击成功率
talkingdev • 2025-04-04
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最新研究发现，当前广泛应用的CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）多模态模型存在严重的安全隐患。根据arXiv最新论文披露，攻击者通过数据投毒（poisoning）方式植入后门，仅需污染0.5%的训练数据即可实现接近100%的攻击成功率。这种后门攻击会使模型在特定触发条件下输出恶意分类结果，而常规测试难以察觉。研究团队提出采用局部离群值检测（Local Outlier Detection）的创新方法，能够有效识别现有数据集中潜在的非故意后门。该发现对计算机视觉领域的安全部署提出重大挑战，特别是医疗诊断、自动驾驶等高风险场景需立即建立新的防御机制。论文建议行业应建立多模态模型的安全评估框架，并开发针对性的对抗训练方案。
核心要点
- CLIP模型存在严重后门漏洞，0.5%污染数据即可实现近100%攻击成功率
- 研究提出基于局部离群值检测的新型防御方法，可识别潜在数据后门
- 该发现对医疗、自动驾驶等高风险AI应用的安全部署具有重大警示意义