摘要
本发明公开了一种恶意后缀构造方法、可控越狱攻击方法及装置,该方法设计了一种在扩散模型SD中的越狱攻击框架,该越狱攻击方法分别从文本模态和图像模态进行操作。在文本模态学习一个不包含敏感词的可迁移恶意后缀,使用余弦损失函数,在编码器层使恶意后缀和包含显式敏感词的恶意提示语义靠近,将学习到的恶意后缀添加到输入的文本提示的越狱对象之后,将无害的提示转换为敏感图像生成指令。在图像模态,通过设计的安全检查器损失和文本一致损失函数,进行反向传播梯度优化输入的待编辑原始图像,使生成的图像越过安全检查器的检查,生成包含NSFW内容的图像。本方法能够绕过安全检查器的安全限制,实现越狱攻击,揭露目前文生图模型存在的安全漏洞,并对模型的安全保护措施进行评估。
技术关键词
面向多对象
图像特征向量
文本编码器
文本特征向量
编辑
掩膜
序列
场景
生成指令
元素
语义特征
模块
策略
矩阵
概念
系统为您推荐了相关专利信息
错误纠正方法
语音
多模态
预训练模型
文本编码器
图像生成模型
图像生成方法
编码向量
内容概括
解码模块