越狱文生图大模型
字数 1617 2025-08-20 18:18:17

文生图大模型越狱攻击技术详解

1. 文生图模型与NSFW内容概述

1.1 文生图模型简介

文生图模型(如Stable Diffusion、DALL·E和Imagen)能够根据文本提示生成图像，广泛应用于设计等行业。模型内部包含：

  • 文本编码器：理解和编码输入文字
  • 图像生成器：基于编码创造视觉内容

1.2 NSFW内容定义

NSFW(Not Safe For Work)指不适合在工作场所浏览的内容，包括：

  • 色情或露骨的性内容
  • 极度暴力或血腥场景
  • 令人不适的医疗图像
  • 其他冒犯性内容

2. 安全过滤器机制

2.1 安全过滤器类型

文生图模型采用三类安全过滤器：

过滤器类型 作用机制 示例模型
基于文本 阻止敏感关键词或使用分类器 DALL·E 2过滤11类内容
基于图像 对生成图像进行二分类 Midjourney过滤PG-13内容
文本-图像 结合文本和图像嵌入分析 Stable Diffusion使用17个不安全概念的CLIP嵌入

2.2 过滤器工作流程

  1. 输入提示词p
  2. 安全过滤器F判断：F(M,p)=1(敏感)或0(非敏感)
  3. 敏感内容被阻止生成

3. 越狱攻击原理

3.1 对抗提示定义

对抗提示pa需满足：

  1. 绕过安全过滤器：F(M,pa)=0
  2. 语义相似：M(pa)与M(pt)视觉语义相似

3.2 威胁模型

攻击者具有：

  • 封闭式在线查询权限
  • 本地影子文本编码器Ê
  • 查询次数限制

攻击场景：

  • 一次性攻击：每次生成新对抗提示
  • 重用攻击：复用已有对抗提示

4. SneakyPrompt越狱方法

4.1 核心思想

在文本嵌入空间中搜索能穿越安全过滤器决策边界的对抗提示

4.2 算法流程

  1. 获取目标提示pt的文本嵌入Ê(pt)
  2. 从搜索空间S采样替换词C=(c1,...,cnm)
  3. 构造对抗提示pa并查询M
  4. 计算相似度Δ=GetSimilarity(M(pa),Ê(pt))
  5. 重复直到Δ≥δ或达到查询上限

4.3 搜索方法比较

方法 原理 优点 缺点
暴力搜索 随机采样替换词 实现简单 效率低
贪心搜索 逐步选择最优子词 效率较高 可能局部最优
束搜索 保留多个候选路径 质量较高 计算复杂
强化学习 策略网络优化 查询效率高 实现复杂

5. 强化学习实现(RL)

5.1 策略网络架构

  • 输入：当前状态(提示词)
  • 结构：LSTM+全连接层
  • 输出：动作概率分布P(C)

5.2 奖励函数设计

第q次查询的奖励rq：

  • 绕过过滤器且Δ≥δ：正奖励
  • 未绕过：负奖励
  • 查询次数越多奖励越小

5.3 策略优化

损失函数：
L = -Σ(rq·logP(Cq))

优化策略：

  1. 搜索空间扩展：连续失败后增加替换词数量
  2. 提前停止条件：
    • Δ≥δ
    • 替换比例>30%
    • 奖励变化<阈值

6. 复现与实践

6.1 环境准备

  • Python环境
  • PyTorch框架
  • 预训练文生图模型(如Stable Diffusion)

6.2 关键代码结构

class brute_search:  # 暴力搜索实现
    def search(self):
        # 随机生成替换词
        # 计算相似度
        # 检查过滤器

class greedy_search(brute_search):  # 贪心搜索
    def search(self):
        # 逐步构建最优替换词

class beam_search(brute_search):  # 束搜索
    def search(self):
        # 保留多个候选路径

class MPA_agent(robot):  # RL代理
    def reinforcement_learn(self):
        # 策略网络训练
        # 奖励计算
        # 参数更新

6.3 执行流程

  1. 加载NSFW提示词列表(data/nsfw_200.txt)
  2. 初始化模型管道
  3. 对每个提示词：
    • 检查是否被过滤
    • 应用选定方法生成对抗提示
  4. 保存结果(CSV和生成图像)

7. 防御建议

  1. 多模态过滤：结合文本和图像分析
  2. 动态更新：定期更新敏感词库和模型
  3. 查询限制：监控异常查询模式
  4. 对抗训练：增强模型鲁棒性

8. 总结

文生图模型的越狱攻击揭示了安全过滤器的潜在漏洞。SneakyPrompt通过强化学习等方法有效生成对抗提示，这对模型安全设计提出了更高要求。未来需要发展更强大的防御机制来应对这类攻击。

文生图大模型越狱攻击技术详解 1. 文生图模型与NSFW内容概述 1.1 文生图模型简介 文生图模型(如Stable Diffusion、DALL·E和Imagen)能够根据文本提示生成图像，广泛应用于设计等行业。模型内部包含： 文本编码器：理解和编码输入文字 图像生成器：基于编码创造视觉内容 1.2 NSFW内容定义 NSFW(Not Safe For Work)指不适合在工作场所浏览的内容，包括： 色情或露骨的性内容 极度暴力或血腥场景 令人不适的医疗图像 其他冒犯性内容 2. 安全过滤器机制 2.1 安全过滤器类型 文生图模型采用三类安全过滤器： | 过滤器类型 | 作用机制 | 示例模型 | |------------|----------|----------| | 基于文本 | 阻止敏感关键词或使用分类器 | DALL·E 2过滤11类内容 | | 基于图像 | 对生成图像进行二分类 | Midjourney过滤PG-13内容 | | 文本-图像 | 结合文本和图像嵌入分析 | Stable Diffusion使用17个不安全概念的CLIP嵌入 | 2.2 过滤器工作流程 输入提示词p 安全过滤器F判断：F(M,p)=1(敏感)或0(非敏感) 敏感内容被阻止生成 3. 越狱攻击原理 3.1 对抗提示定义 对抗提示pa需满足： 绕过安全过滤器：F(M,pa)=0 语义相似：M(pa)与M(pt)视觉语义相似 3.2 威胁模型 攻击者具有： 封闭式在线查询权限 本地影子文本编码器Ê 查询次数限制 攻击场景： 一次性攻击：每次生成新对抗提示 重用攻击：复用已有对抗提示 4. SneakyPrompt越狱方法 4.1 核心思想 在文本嵌入空间中搜索能穿越安全过滤器决策边界的对抗提示 4.2 算法流程 获取目标提示pt的文本嵌入Ê(pt) 从搜索空间S采样替换词C=(c1,...,cnm) 构造对抗提示pa并查询M 计算相似度Δ=GetSimilarity(M(pa),Ê(pt)) 重复直到Δ≥δ或达到查询上限 4.3 搜索方法比较 | 方法 | 原理 | 优点 | 缺点 | |------|------|------|------| | 暴力搜索 | 随机采样替换词 | 实现简单 | 效率低 | | 贪心搜索 | 逐步选择最优子词 | 效率较高 | 可能局部最优 | | 束搜索 | 保留多个候选路径 | 质量较高 | 计算复杂 | | 强化学习 | 策略网络优化 | 查询效率高 | 实现复杂 | 5. 强化学习实现(RL) 5.1 策略网络架构 输入：当前状态(提示词) 结构：LSTM+全连接层 输出：动作概率分布P(C) 5.2 奖励函数设计 第q次查询的奖励rq： 绕过过滤器且Δ≥δ：正奖励 未绕过：负奖励 查询次数越多奖励越小 5.3 策略优化 损失函数： L = -Σ(rq·logP(Cq)) 优化策略： 搜索空间扩展：连续失败后增加替换词数量 提前停止条件： Δ≥δ 替换比例>30% 奖励变化 <阈值 6. 复现与实践 6.1 环境准备 Python环境 PyTorch框架 预训练文生图模型(如Stable Diffusion) 6.2 关键代码结构 6.3 执行流程 加载NSFW提示词列表(data/nsfw_ 200.txt) 初始化模型管道 对每个提示词： 检查是否被过滤 应用选定方法生成对抗提示 保存结果(CSV和生成图像) 7. 防御建议 多模态过滤：结合文本和图像分析 动态更新：定期更新敏感词库和模型 查询限制：监控异常查询模式 对抗训练：增强模型鲁棒性 8. 总结 文生图模型的越狱攻击揭示了安全过滤器的潜在漏洞。SneakyPrompt通过强化学习等方法有效生成对抗提示，这对模型安全设计提出了更高要求。未来需要发展更强大的防御机制来应对这类攻击。