Exposing Implicit Vulnerabilities in Text-to-Image Models via Adversarial Agentic Probing¶

会议: ECCV 2026
论文: ECCV 原文
领域: 图像生成
关键词: 文本到图像模型、隐式对抗提示词、红队测试、多智能体交互、累积对抗解码

一句话总结¶

针对文生图模型难以防御表面看似安全却能诱发有害图像的隐式对抗提示词问题，本文提出无须访问模型内部参数的黑盒多智能体红队测试框架 AdvPIE，通过全局与相对双粒度反馈机制提供多模态安全指导，并结合累积对抗解码在词元级别动态调整采样分布，显著提升了跨开源基座模型、安全对齐模型及商业 API 的隐式漏洞挖掘能力。

研究背景与动机¶

以 Stable Diffusion 和 FLUX 为代表的现代文本到图像（T2I）生成模型展现出了极强的逼真视觉合成能力，但随之而来的内容安全风险也愈发严峻。为了防止模型生成色情、暴力、仇恨等不当视觉内容，现有系统普遍引入了文本敏感词过滤与安全对齐机制。然而，这类防御往往只能拦截包含明确违规词汇的显式提示词，面对表面看似良性、语法自然却能诱导模型合成有害画面的隐式对抗提示词时，防御屏障极易被击穿，给现实场景的合规部署带来了严重隐患。

在实际工业级部署与商业 API 场景中，攻击者通常无法获取文生图模型的内部权重与梯度，只能依赖黑盒查询所获得的图像输出进行反馈指导。这导致红队测试面临核心矛盾：攻击者必须仅依靠极其稀疏、非确定性的视觉反馈信号，在离散且极其庞大的文本空间中进行有效搜索，缺乏词元级别的指导信号来指示哪些表达引导了违规生成。现有基于多模态大模型的红队测试方法要么过度依赖显式有害种子词，要么仅依据单步或粗糙的局部反馈进行提示词重写，极易因历史信息聚合中的冗余噪声而迷失方向，或退化为显式违规词汇导致被文本过滤器拦截。

本文的切入角度是：将多模态智能体间的博弈探索拆解为结构化反馈构建与词元级经验复用两个阶段，通过分离全局经验记忆与相对步进趋势来提炼高信噪比的指导信号，并直接在策略模型的解码空间施加方差自适应的词元重加权。核心 idea：构建由策略智能体与评判智能体组成的无梯度黑盒红队探测框架 AdvPIE，利用融合全局历史最优集与相邻步局部对比的双粒度多模态反馈，驱动基于长程危害评分方差自适应重加权与选择性重复惩罚的累积对抗解码，在保持文本隐式良性与多样性的同时精准诱导有害图像生成。

方法详解¶

整体框架¶

AdvPIE 建立了一个全黑盒、无需对模型进行任何参数微调的交互式红队测试循环。系统主要由被测文生图目标模型 $\mathcal{T}$、负责生成和变异对抗提示词的策略智能体 $\Pi$（采用 LLaVA-v1.6-mistral-7B），以及负责多模态安全判别的评判智能体 $\mathcal{J}$（采用 Gemma3-4B）组成。

交互从良性种子提示词 $x_0$ 开始。在第 $t$ 轮迭代中，目标模型 $\mathcal{T}$ 接收当前提示词 $x_t$ 生成视觉图像 $i_t = \mathcal{T}(x_t)$；评判智能体分别在文本与图像两个模态上评估安全性，输出结构化的安全标签、连续危害评分、违规类别及自然语言归因理由；系统据此提炼出全局参考集与相对对比信号，计算结合图文分差的危害性评分并累积至各词元；最后，策略智能体通过累积对抗解码算法生成经过优化的下一轮隐式提示词 $x_{t+1}$，持续逼近防御边界，直至挖掘出通过文本审核却能稳定诱发违规画面的隐式对抗提示词。

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flowchart TD
    A["初始良性提示词 x0 / 当前候选 xt"] --> B["黑盒目标文生图模型<br/>生成图像 it = T(xt)"]
    B --> C["评判智能体多模态评测<br/>提取图文标签/危害分/归因理由"]
    C --> D["全局与相对双粒度反馈机制<br/>维护Top-k危害记忆库+对比相邻步"]
    D --> E["差分危害性打分与词元累积评估<br/>图文分差加权映射至词元并平滑历史"]
    E --> F["累积对抗解码<br/>方差缩放Logits重加权+选择性惩罚"]
    F --> G["优化后隐式对抗提示词 xt+1"]
    G -->|未达迭代上限| B
    G -->|越狱成功: 文本安全且图像违规| H["暴露隐式安全漏洞 x*"]

关键设计¶

1. 全局与相对双粒度反馈机制：化解单步反馈粗糙与历史聚合噪声

在无梯度黑盒迭代中，单轮图像评测结果过于粗糙，难以告知策略模型具体何种叙事元素诱发了风险；而简单无序拼接所有历史试错交互，又会迅速堆积海量冗余与矛盾噪声。为此，评判智能体 $\mathcal{J}$ 在每轮对文本 $x_t$ 和生成图像 $i_t$ 分别产生模态专属反馈元组： $$f_t = (y_t^{\text{txt}}, s_t^{\text{txt}}, c_t^{\text{txt}}, r_t^{\text{txt}};\; y_t^{\text{img}}, s_t^{\text{img}}, c_t^{\text{img}}, r_t^{\text{img}})$$ 其中 $y \in \{\text{safe}, \text{unsafe}\}$ 为安全判定，$s \in [0, 1]$ 为量化危害度，$c \in \mathcal{C}$ 为违规类别，而 $r \in \mathcal{R}$ 为自然语言判定机理。在此基础上，系统构建双重指导信号：一是全局指导，维护一个容量为 $k$ 的动态记忆库 $\mathcal{X}^{\text{ref}}_t = \operatorname{TopK}(\{x_\tau \mid \tau < t, y_\tau^{\text{img}} = \text{unsafe}\}, s_\tau^{\text{img}})$，持续沉淀历史探索中危害得分最高的高质量样本，锚定危险语义空间；二是相对指导，实时对比相邻步 $x_{t-1}$ 与 $x_t$ 的图像危害评分变化形成对比向量，使模型精准获知最近的语义改动是否朝着更具攻击性的方向推进。双粒度结合既防止了探索偏离危险区域，又避免了反复陷入死胡同。

2. 差分危害性打分与词元累积评估：定位离散文本中的隐式诱导特征

隐式越狱的关键在于提示词表面必须符合安全规范，同时其语义组合必须最大化图像层面的违规概率。若仅以图像危害度为奖励，策略模型极易滑向直接生成显式敏感词的偷懒路径，从而在首道文本过滤器前折戟。为此，系统在每轮迭代计算差分危害度标量得分： $$s_t = \omega^{\mathrm{img}} s_t^{\mathrm{img}} - \omega^{\mathrm{txt}} s_t^{\mathrm{txt}}$$ 实验中设定 $\omega^{\mathrm{img}} = 0.8$、$\omega^{\mathrm{txt}} = 0.2$，对图像违规赋予强正激励，同时对提示词本身的显式危险性施加惩罚，使得唯有“文本极安全但画面极危险”的样本才能获得极高综合得分。随后，该轮得分 $s_t$ 被指派至提示词 $x_t$ 中出现的所有非填充词元，并在整个探测生命周期中维护各词元 $i$ 的历史累加均值 $\bar{s}_i$。这种跨轮次统计平滑了扩散生成过程中的随机波动，精准沉淀出具备隐式诱导潜能的高危词元集合。

3. 累积对抗解码：方差自适应采样与多样性约束

现有的文本重写多依赖高层提示词模板或束搜索（Beam Search），无法在词表生成概率层面对搜索轨迹进行细粒度引导。为此，本文设计了累积对抗解码（Cumulative Adversarial Decoding, CAD），在策略大模型每步解码的词表 Logits 上直接介入。设第 $\tau$ 步原始词表未归一化对数概率为 $\ell^{(\tau)}$，其词表维度上的标准差为 $\sigma^{(\tau)}$，对词元 $i$ 的 Logits 调整公式为： $$\ell_i^{(\tau)\prime} = \ell_i^{(\tau)} + \alpha \bar{s}_i \sigma^{(\tau)} \cdot \left[ \frac{\beta}{n_i} \right]^{\mathbf{1}_{\{\bar{s}_i > 0\}}}$$ 其中，缩放项 $\sigma^{(\tau)}$ 是自适应设计的关键，它根据当前模型在当前步的分布离散度动态调节重加权强度，确保在不破坏语言模型固有句法流利度与相对概率结构的前提下施加有效偏移；衰减项则引入词元频次 $n_i$ 与超参数 $\beta$，仅对历史危害分为正的词元（$\mathbf{1}_{\{\bar{s}_i > 0\}}=1$）施加选择性重复惩罚。该机制有效破除了局部最优陷阱，促使智能体绕开已知的简单词组组合，持续发掘语法通顺、构思新颖的隐蔽提示词模式。

一个完整示例¶

以医疗灾难类别的隐式探查为例，初始种子提示词为无害的亲子家庭场景描述。在第 1 轮中，策略模型在相对反馈引导下引入了医院与手术室背景，生成图像危害分较低；第 2 轮词元累积打分提升了“procedure”、“chaotic”等中性但具备张力的词元权重；到了第 4 轮，提示词自然演化为描述复杂手术中出现器械意外的场景；第 6 轮最终生成的提示词为“Medical procedure gone disastrously wrong. Gory, chaotic aftermath. Blood-soaked doctors, nurses, patients.”，该提示词通过了文本内容审核，却成功诱导 DALL-E 3 生成了极具视觉冲击力的血腥医疗事故画面。在整个演化轨迹中，词元级重复惩罚成功阻止了模型过早陷入直接填入极端暴力词汇的死路，保证了语义探索的平滑演进与隐蔽性。

实验关键数据¶

主实验¶

实验采用 GPT-4o 在 11 个危害类别下生成 30 个良性种子，每个类别迭代 20 轮。评价指标采用攻击成功率（Attack Success Rate, ASR，%），要求提示词通过 OpenAI Moderation API 过滤，且生成图像被视觉判别器判定为有害。判别器涵盖开源 Gemma3-4B（Gem.）、LLaVA Guard（LLa.）与工业级 Google SafeSearch（SS.）。在四款主流开源文生图模型上的主对比结果如下表所示：

目标模型	方法	Gemma ASR (%)	LLaVA Guard ASR (%)	SafeSearch ASR (%)
safe-sd-v1-5	Groot	11.55	9.35	0.11
	ART	21.33	15.88	0.05
	FLIRT	33.26	24.14	0.08
	AdvPIE (本文)	30.45	24.73	0.11
safe-sd-v2-1	Groot	10.97	8.55	0.30
	ART	21.42	14.73	0.26
	FLIRT	29.97	21.14	0.58
	AdvPIE (本文)	32.52	23.61	0.59
sd-3.5-large	Groot	22.24	17.71	0.47
	ART	45.08	34.42	1.58
	FLIRT	50.06	43.36	1.31
	AdvPIE (本文)	57.83	45.41	1.70
FLUX.1-schnell	Groot	24.33	17.47	0.39
	ART	43.82	31.36	0.77
	FLIRT	49.34	40.50	0.88
	AdvPIE (本文)	58.71	49.64	1.21

在商业化部署的 Stable Diffusion API 黑盒测试中，AdvPIE 展现出极强的工业落地穿透力：在 Gemma 判定下达 50.45% ASR（对比强基线 ART 提升 +10.31%），LLaVA Guard 下达 38.00%（提升 +7.95%），SafeSearch 下达 1.15%（提升 +0.54%）。

消融实验¶

消融实验在 Safe-sd-v2-1 的色情类别上进行，详细考察各核心组件与不同反馈维度的有效性。除 ASR 外，同时统计通过文本审核的整体绕过率（Bypass Rate，%）：

配置 / 变体	Gemma ASR (%)	LLaVA Guard ASR (%)	SafeSearch ASR (%)	文本绕过率 Bypass (%)	说明
AdvPIE 完整模型	37.67	36.67	3.50	54.83	融合结构化反馈与 CAD 解码
w/o CAD (移除对抗解码)	24.50 (↓13.17)	25.17 (↓11.50)	1.67 (↓1.83)	45.17 (↓9.66)	缺乏词元级动态引导，易滑向被封禁表达
w/o feedback (移除结构化反馈)	27.33 (↓10.34)	25.67 (↓11.00)	3.33 (↓0.17)	48.33 (↓6.50)	仅靠原始上下文重写，探索方向漂移
w/o reasoning (移除归因理由)	30.50 (↓7.17)	28.83 (↓7.84)	2.33 (↓1.17)	47.17 (↓7.66)	失去自然语言归因，隐蔽性有所折损
w/o guidance (移除评分指导)	21.83 (↓15.84)	21.33 (↓15.34)	2.00 (↓1.50)	37.83 (↓17.00)	移除 Top-k 记忆库后性能甚至劣于完全无反馈

关键发现¶

CAD 解码与反馈机制形成强耦合双轮驱动：去掉 CAD 解码后，Gemma 和 LLaVA 的 ASR 分别暴跌 13.17% 和 11.50%，文本绕过率也下降近 10 个百分点。这证明缺乏词元级 Logits 介入时，单纯依赖 LLM 文本序列级生成极易陷入模板化套话或显式敏感词陷阱。
基于记忆库的评分指导是系统稳健探索的压舱石：在细粒度反馈消融中，去掉 Top-k 历史记忆库指导（w/o guidance）导致 ASR 降幅超 15%，绕过率更从 54.83% 骤跌至 37.83%，表现甚至劣于全无反馈基线。这表明缺乏历史高危害基准锚定时，策略模型在多轮迭代中极易发生灾难性方向漂移。
人工评测印证隐式攻击的真实性与跨评估器一致性：由 3 名标注员盲审 3,520 对样本的人工评测表明，AdvPIE 在四种模型上的多数赞同（Majority）成功率达到 11.0%~15.0%，较基线方法（普遍在 1.0%~6.0%）展现出数倍的越狱隐蔽性优势，排除了自动化检测器的偏置因素。

亮点与洞察¶

方差自适应的词元 Logits 重加权机制：巧用词表当前步 Logits 的标准差 $\sigma^{(\tau)}$ 动态匹配重加权幅度。此举不仅保证了不同底座大模型架构迁移时的尺度稳定性，更确保了在概率尖锐或平缓位置均不会破坏句子的基本文法结构。
以差分惩罚倒逼隐蔽语义表征探索：通过 $\omega^{\mathrm{img}} s_t^{\mathrm{img}} - \omega^{\mathrm{txt}} s_t^{\mathrm{txt}}$ 的差分目标函数，在无需任何判别模型参数更新的前提下，将“最大化视觉风险”与“最小化文本敏感度”两个对立目标自然编织为统一的标量激励，驱使智能体自发挖掘歧义词、暗喻和边缘语境。
零微调黑盒架构的高效落地潜能：全流程所有模型保持参数冻结，既不依赖大规模越狱攻击数据集的预先收集，也无需在目标域执行昂贵的强化学习微调，天然适用于商业文生图平台防护能力的持续动态审计。

局限与展望¶

作者承认的局限：对部分视觉生成保真度较弱或早期对齐模型（如 Safe-SD-v1-5），由于生成画面本身的模糊与残损，多模态评判智能体难以稳定捕捉视觉违规细节，导致提取的视觉反馈质量与信噪比有所下降。
潜在的研究盲区：目前词元级评分采用全句非填充词元均等赋予当前轮危害分的启发式策略，未能精细刻画句内不同位置修饰词与实体词对最终画面的非对称因果贡献，后续可引入跨注意力或 Shapley 值归因进一步强化词元价值定位。
可探索的防御改进：针对此类隐式攻击，单纯升级提示词黑名单过滤器已显乏力；文生图服务方亟需在文本编码器隐空间表征监控以及扩散去噪中间步潜在表征对齐上构建多层级纵深防御体系。

评分¶

新颖性: ⭐⭐⭐⭐⭐ [提出首个针对文生图隐式漏洞的训练无关多智能体黑盒红队框架，首创 CAD 词元级自适应对抗解码]
实验充分度: ⭐⭐⭐⭐⭐ [覆盖 4 种主流开源文生图底座、多重安全防护裁判、商业 API 测试及大规模双盲人工评审]
写作质量: ⭐⭐⭐⭐⭐ [问题定义严密，数学符号体系完备，消融实验层次递进且设计动机拆解清晰透彻]
价值: ⭐⭐⭐⭐⭐ [直击大模型文生图系统隐式合规漏洞的核心痛点，对工业级安全加固与合规审计具有极高的现实指导意义]