MacPrompt：面向文本到图像模型的混合语言引导越狱攻击

现有T2I的文本过滤与概念移除，挡不住不靠模型内部信息、且要同时对付这两类防御的跨语言对抗提示。

• 场景：作者称主流T2I用大规模网络数据训练，可能生成NSFW或违禁物体；在线服务与开源SD用文本过滤、图像过滤和概念移除拦截，但这些防御仍会被对抗提示绕过。
• 现有不足：作者称已有攻击通常只绕过内置过滤或概念移除之一；能同时绕过两者的方法一般需要目标结构等额外信息，不适合真实black-box。作者还称依赖同义词替换的方案对文本过滤无效。
• 观察：作者称非英语提示在原版SD和基于SD微调的概念移除变体上也能生成语义相近的图（Figure 1）；直接换语言仍可能被语义匹配或潜表示过滤拦住。作者据此做字符级跨语言重组，以拉开文本语义并保留视觉语义。
• 方法：作者提出black-box攻击MacPrompt，把敏感词换成由多语言等价词的字符子串重组而成的macaronic替换。
• 威胁模型：
  • 目标：构造padv，使F(padv)为False，且G(padv)含有害内容，并与G(pori)在视觉和语义上对齐。
  • 知识：black-box。不能访问F和G的内部参数或结构。
  • 能力：提交提示，观察返回图像或提示是否被拒绝，再据此修改提示。
  • 受害系统：带安全过滤器的SD，以及概念移除模型。F可以是关键词黑名单、基于预训练文本分类器的语义匹配，或潜表示过滤。

输入与输出过滤

• George (2023)用黑名单做text-match。Jieli (2023)训练文本分类器区分有害与无害提示；LatentGuard（Liu et al. 2025）做潜表示过滤。
• Zeng et al. (2025)的图像过滤检查生成图中的NSFW，不安全则返回黑图。作者称DALL·E 2与Midjourney部署专有black-box过滤。

概念移除

• ESD（Gandikota et al. 2023）与FMN（Zhang et al. 2024a）微调扩散权重以去掉NSFW概念。
• SLD（Schramowski et al. 2023）在去噪中抑制NSFW；SafeGen（Li et al. 2024b）修改视觉自注意力以去掉NSFW表示。
• DUO（Park et al. 2024）用直接偏好优化做选择性遗忘；EAP（Bui et al. 2024）认为只留中性概念不够；PromptGuard（Yuan et al. 2025）引入safety pseudowords，按类型优化后再组合。

按攻击者知识划分的NSFW攻击

• white-box：Chin et al. (2024)、Yang et al. (2024b)、Zhao, Chen, and Gao (2024)、Xu et al. (2025)。作者称此时可访问目标结构与权重。
• gray-box：Zhuang, Zhang, and Liu (2023)、Tsai et al. (2024)、Ma et al. (2024)、Yang et al. (2024c)、Gao et al. (2024)。作者称只能拿到部分信息，或使用文本与图像编码器。
• black-box：DACA（Deng and Chen 2023）、Position（Yang et al. 2024d）、DiffZOO（Dang et al. 2024）、SurrogatePrompt（Ba et al. 2024）、ART（Li et al. 2024a）、PGJ（Huang et al. 2025）。作者称攻击者只有目标模型按提示生成的图像。作者称DiffZOO是唯一针对概念移除模型的black-box攻击，PGJ与SurrogatePrompt主要针对在线平台；并称依赖同义词替换的方案对文本过滤无效。

跨语言线索

• Raphaël (2022)把多种语言的词拼接，以保留原提示的视觉语义。作者称本文在此观察上进一步做字符级重组。
• 基线与数据：实验基线为DACA、DiffZOO、ART、Position、MMP-Attack、PGJ、SurrogatePrompt。评测集为DeepSeek-V3构建的NSFW-200（taxonomy参照I2P）和含200条提示的Object-200。

作者把MacPrompt定位为不访问模型内部、梯度或tokenizer的black-box框架，用来同时绕过文本过滤与概念移除，并称需要重新考虑超出单语假设和简单关键词匹配的防御。

给定有害提示pori、过滤器F和目标G，MacPrompt把敏感词换成跨语言字符重组得到的macaronic词，使提示绕过F，同时让生成图仍带目标有害语义。图像有害分作为反馈，参数用零阶优化更新（Figure 2）。

问题设定

• 目标写成F(p_adv)=False, G(p_adv)≈G(p_ori)（式1）：False表示绕过F，≈表示生成图与原提示的图视觉相近。作者还要求生成图含有害内容，且两图语义对齐。
• 作者称，若新词由与原敏感词tokenization一致的token拼接，更可能保住图像语义。但SD对低资源或非拉丁语言的tokenization常不可逆，难以反推正好落到目标token序列的字符串，因此改为字符级构造。

敏感词识别与候选筛选

• 识别：与预定义有害词表做黑名单匹配（词表来自Yang et al. 2024b）；或计算词嵌入与预收集有害概念嵌入的最大余弦相似度，超过τ则标为敏感。论文未给出τ。
• 候选：每个敏感词由LLM译成或改写成L种语言，通常L=79。论文未点名该LLM。
• 筛选：NSFW把候选放进含人物的模板，违禁物体用只含该词的图像模板，各生成10张图。H为目标类概率；CLIPSim只用于NSFW，对比安全提示的生成图。按H与CLIPSim的综合分保留top-k，通常k=10（Figure 3）。论文未给出综合分的权重。

macaronic替换

• 每个候选有边界参数β1、β2，取值在0到1，表示子串起止的归一化位置；仅当β2大于β1才截取，下标为字符长度乘β后取整。
• 排序参数α决定片段顺序。片段按α降序拼接，替换pori中的全部敏感词，得到padv。
• 一句里有多个敏感词时，对整句padv计算统一损失并联合更新。

零阶优化与判定

• 损失为L=||H(p_adv)−1||₂²（式9），把H推向与其维数相同的全1向量。H来自预训练NSFW检测器或物体分类器。梯度用有限差分近似，各参数的扰动δ单独调整，初始δ0=0.25。学习率0.1，迭代固定100；L小于τ则早停。该τ的数值论文未给出。
• 评测判定与优化目标分开写：ASR-N要求N次生成内至少一张有害图；BPR只看提示是否绕过过滤器。实现为PyTorch，单张NVIDIA RTX 4090。作者称不访问模型内部、梯度或tokenizer。

实验设置

• 模型：SD v2.1；概念移除为ESD、SLD的Max、Strong、Medium、FMN、SafeGen、DUO、EAP、PromptGuard。另报告DALL·E 3与Doubao。
• 数据：DeepSeek-V3构建NSFW-200，taxonomy参照I2P；Object-200含200条提示，类别为dog、cat、car、bird，选自MS COCO。正文未写NSFW-200的条数，也未写Sex与Violence各占多少。
• 过滤：blacklist关键词过滤、BERT-based NSFW text classifier（Jieli 2023）、LatentGuard（Liu et al. 2025）。
• 基线：Table 1为DACA、ART、Position、PGJ、SurrogatePrompt、DiffZOO；Table 2为MMP-Attack。作者称实验共七个black-box基线，名单中还包括MMP-Attack。
• 指标：ASR-N指N次生成内至少一张有害图，报告ASR-1与ASR-5。BPR是绕过过滤器的提示比例，不看图的语义。CLIPScore、BLIPScore为CLIP或BLIP嵌入的余弦相似度。
• 判定：色情用CLIP-based-NSFW-Detector，暴力用Q16，违禁物体用在Animals-10与Stanford cars上训练的分类器。优化学习率0.1、迭代100、δ0=0.25。论文未报告重复次数、查询次数和人工一致性。

主结果

下表为Table 1中Ours的ASR，单位%。SLD-Max、SLD-Strong对应SLD.Ma、SLD.S，PromptGuard对应ProG。

表格较宽，可左右滑动

模型	Sex ASR-1	Sex ASR-5	Violence ASR-1	Violence ASR-5
SD v2.1	56	96	42	72
ESD	62	74	42	74
SLD-Max	52	96	8	36
SLD-Strong	54	92	22	48
SafeGen	38	76	49	90
FMN	52	84	52	74
EAP	24	62	8	34
PromptGuard	24	34	28	64

省略SLD-Medium（Table 1的SLD.Me：Sex 54/88，Violence 20/36）与DUO（Sex 32/60，Violence 26/72）。

• 作者称Sex上ASR超过基线，blacklist的BPR达到100%。按Table 1逐列比较，Sex的ASR-1与ASR-5在SD和九种概念移除上均高于同列基线。BPR并非每列最高：Sex的LatentGuard上Ours为82，DACA与PGJ为98；BERT上Ours为70，Position为94。
• 作者称Violence仍有较高BPR和有竞争力的ASR。Table 1中Ours的List BPR为100、BERT为98，均为该列最高；LatentGuard为80，低于PGJ的92。SD的ASR-5，Ours为72，低于DACA的85；EAP的ASR-5，Ours为34，低于DACA的62。
• 摘要与引言写sex最高92%、violence最高90%。Table 1的Sex ASR-5并不都以92为上限；Violence的最高ASR-5与引言中的90相同。作者称Figure 4上半部分显示，对抗提示可在多种概念移除模型上生成目标NSFW图，且一条提示可同时作用于多个过滤器。

违禁物体生成

• Table 2在dog、cat、car、bird上比较Ours与MMP-Attack，模型为SD、ESD、FMN、EAP，格式为ASR-1/ASR-5。SD上Ours为：dog 96/100，cat 86/98，bird 70/94，car 92/100。
• 作者称提示只针对SD安全过滤器构造，仍可迁移到其他概念移除机制，并称部分设置高于MMP-Attack。作者称Figure 4下半部分中，同一提示在图中各模型上都能触发违禁物体。
• 并非每格都更高。EAP上dog的ASR-5，MMP-Attack为94、Ours为88；cat的ASR-5，MMP-Attack为86、Ours为80；bird的EAP为66/82，Ours为58/80。ESD上bird的ASR-5，MMP-Attack为88、Ours为78。

语义一致性

• Table 3给出pori与padv、psafe与padv、Iori与Iadv的CLIPScore，以及pori与Iadv的BLIPScore。每一行中psafe与padv的CLIPScore都高于pori与padv；后者六类为Sex 0.8768、Violence 0.8618、Dog 0.9223、Cat 0.9004、Bird 0.8951、Car 0.9348。
• pori与Iadv的BLIPScore为Sex 0.5602、Violence 0.5893、Dog 0.9572、Cat 0.9600、Bird 0.6007、Car 0.5047。作者称平均BLIPScore为0.6953，MMP-Attack为0.414，并称生成图与原语义对齐更好。
• 作者称Figure 5的文本嵌入空间中，原提示与macaronic替换分开；图像嵌入空间中，两类提示的生成图形成紧簇。图中文字为Text embedding space与Image emebedding space。此处不复述图中的替换字符串。

商用系统

• 作者报告DALL·E 3的ASR为65%，Doubao为96%。论文未说明概念类别、是ASR-1还是ASR-5，也未说明样本量。

其他消融与分析

• 正文未报告改变单一变量的消融或参数扫描对比数字；更多细节作者称放在附录。

作者指出的局限与后续方向

• 论文未设Limitations专节。Conclusion称结果指出当前防御策略的关键缺口，并称MacPrompt可为后续安全、负责任生成模型研究提供参考；未写本方法的失败条件或具体后续实验。

实验覆盖范围

• 被测生成模型为SD v2.1、ESD、SLD (Max)、SLD (Strong)、SLD (Medium)、SafeGen、FMN、DUO、EAP、PromptGuard，并报告DALL·E 3与Doubao的ASR（Experiments）。
• 过滤器结果列为blacklist、LatentGuard和BERT分类器；概念生成用NSFW-200，物体用Object-200的dog、cat、car、bird（Table 1、Table 2）。相关工作写过图像过滤，正文未报告图像过滤器的BPR。
• Table 1的基线为DACA、ART、Position、PGJ、SurrogatePrompt、DiffZOO；Table 2对照MMP-Attack，模型列为SD、ESD、FMN、EAP。
• 成功由CLIP-based-NSFW-Detector、Q16和物体分类器自动判定。正文给出学习率0.1、迭代100、δ0=0.25，以及通常L=79、k=10、每候选10张图，并称更多细节在附录。
• 正文未写τ的数值、产生跨语言候选的LLM名称、查询次数、重复次数、检测器与人工的一致性；DALL·E 3与Doubao的ASR未写类别和ASR-N。

MacPrompt是面向文生图模型的black-box攻击，用跨语言字符重组检查文本过滤和概念移除能否被同时绕过。

• 问题：作者称两类防御对多样对抗提示准备不足；能同时绕过它们的已有方法又常要目标模型的内部信息。
• 做法：识别敏感词，用多语言等价词生成并筛选候选，再按可学习的起止位置与顺序拼接字符子串；检测分数由零阶优化推向1。不访问参数、梯度或tokenizer。
• 概念生成：Table 1里，Sex的Ours对blacklist的BPR为100%，在SD与SLD-Max上ASR-5为96%；Violence在SafeGen上ASR-5为90%。同表Sex的LatentGuard BPR，Ours为82，低于DACA与PGJ的98。按该表逐列比较，Sex的ASR在SD和九种概念移除上高于同列基线；Violence并非如此，例如SD的ASR-5，Ours为72，DACA为85。
• 物体与商用：Table 2中Dog在SD上Ours的ASR-5为100%；EAP上Dog的ASR-5，Ours为88，MMP-Attack为94。作者报告DALL·E 3的ASR为65%、Doubao为96%，未写明ASR-N与类别。Table 3中Cat的pori与Iadv的BLIPScore为0.9600；作者称六类平均BLIPScore为0.6953。
• 作者结论：作者称这类替换能保留有害概念的视觉语义并混淆文本表示，并称需要重新考虑超出单语假设和简单关键词匹配的防御。Conclusion未列方法局限。