OmniGuard: Einheitliche Schutzmechanismen für multimodale KI
Mit dem Aufkommen von Omni‑Modal Large Language Models (OLLMs), die Text, Bilder, Videos und Audio verarbeiten, entstehen neue Herausforderungen für die Sicherheit und Wertschöpfung in der Mensch‑KI‑Interaktion. Bisher konzentrierte sich die Forschung zu Schutzmechanismen vor allem auf unimodale Szenarien und setzte häufig auf eine binäre Klassifikation, was die Robustheit über verschiedene Modalitäten und Aufgaben hinweg einschränkt.
Um diese Lücke zu schließen, präsentiert OmniGuard die erste Familie von omni‑modalen Schutzmechanismen, die über alle Modalitäten hinweg mit deliberativem Reasoning arbeitet. Das System kann also nicht nur erkennen, ob ein Inhalt problematisch ist, sondern auch nachvollziehbar begründen, warum.
Für das Training von OmniGuard wurde ein umfangreiches, umfassendes omni‑modales Sicherheitsdatensatz mit über 210 000 vielfältigen Beispielen zusammengestellt. Die Daten umfassen sowohl unimodale als auch cross‑modale Samples und sind mit strukturierten Sicherheitslabels sowie sorgfältig kuratierten Expertenkritiken versehen, die durch gezielte Distillation generiert wurden.
In umfangreichen Experimenten an 15 Benchmarks zeigte OmniGuard eine starke Effektivität und eine breite Generalisierung über verschiedene multimodale Sicherheitsszenarien hinweg. Das System bietet ein einheitliches Rahmenwerk, das Richtlinien durchsetzt und Risiken in allen Modalitäten mindert.
OmniGuard ebnet damit den Weg zu robusteren und leistungsfähigeren multimodalen Schutzsystemen und stellt einen wichtigen Schritt in Richtung sicherer, verantwortungsbewusster KI‑Anwendungen dar.