Sicherheits-Boost für Sprachmodelle: Parameter‑Space schützt vor Angriffen
Medizinische Multimodale Large Language Models (MLLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte bei spezialisierten medizinischen Aufgaben erzielt. Trotz dieser Erfolge bleibt die Sicherheit der Modelle ein kritisches Thema, das bislang zu wenig Beachtung gefunden hat und reale Einsatzrisiken birgt.
In einer neuen Studie wurde ein mehrdimensionales Evaluationsframework entwickelt, um die Sicherheit aktueller State‑of‑the‑Art‑MLLMs systematisch zu benchmarken. Die Analyse zeigte, dass die Modelle in allen Sicherheitsdimensionen – sowohl allgemein als auch medizinisch spezifisch – erhebliche Schwachstellen aufweisen. Besonders auffällig war die Anfälligkeit für sogenannte Cross‑Modality‑Jailbreak‑Angriffe, bei denen Angreifer die Modelle dazu bringen, unzulässige oder gefährliche Inhalte zu generieren. Zudem wurde festgestellt, dass der medizinische Feinabstimmungsprozess häufig zu einem katastrophalen Vergessen der ursprünglichen Sicherheitsausrichtung führt.
Um diesem Problem zu begegnen, wurde ein innovativer Ansatz namens „Parameter‑Space‑Intervention“ vorgestellt. Dabei werden intrinsische SicherheitsKenntnisrepräsentationen aus dem ursprünglichen Basis‑Modell extrahiert und gleichzeitig in das Zielmodell eingebracht, während gleichzeitig medizinische Fähigkeiten aufgebaut werden. Ein fein abgestimmter Parameter‑Suchalgorithmus sorgt dafür, dass ein optimaler Kompromiss zwischen Sicherheit und medizinischer Leistungsfähigkeit erreicht wird.
Experimentelle Ergebnisse belegen, dass dieser Ansatz die SicherheitsGrenzen von MLLMs signifikant stärkt, ohne auf zusätzliche domänenspezifische Sicherheitsdaten angewiesen zu sein. Gleichzeitig bleibt die Kernleistung des Modells weitgehend unverändert, sodass die medizinische Genauigkeit und Nützlichkeit erhalten bleiben.