AI安全：视觉提示词注入攻击代码/实战教学｜ 针对Hugging Face开源大模型Stable Diffusion Model

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AI安全：视觉提示词注入攻击代码/实战教学｜ 针对Hugging Face开源大模型Stable Diffusion Model
本文链接地址 ：https://blog.ZEEKLOG.net/weixin_47681965/article/details/158503719?spm=1001.2014.3001.5502, 转载请注明出处。
提到提示词注入（Prompt Injection），大家的第一反应往往是精心构造的文本越狱指令。
而在图生图任务中，输入图像在本质上扮演了视觉提示词的角色，与文本指令共同指导生成模型。
基于这一视角，本文展示针对视觉提示词的注入攻击：通过PGD对抗攻击算法对输入图像进行像素级微调，使其生成的违规图像能够绕过开源大模型的NSFW安全检测机制。

临近毕业，感觉市场对提示词注入比较感兴趣，因本人读博期间一直研究对抗攻击算法，所以决定尝试用对抗攻击的思路完成提示词注入攻击，误导开源模型生成违规图像。

完整代码链接：https://github.com/YujiangLi0v0/Injection_Attack_Inpainting.git

目录

一、 NSFW防线：开源模型的安全过滤机制

默认情况下，当我们向开源大模型请求其生成包含敏感/违规特征的内容时，官方内置的Safety Checker（安全检测器）会拦截该输出，返回一张全黑的图像，并在终端抛出如下警告：

Potential NSFW content was detected in one or more images. A black image will be returned instead. Try again with a different prompt and/or seed.

二、 攻击场景定义 (Threat Model)

我们的目标是通过在输入图像中注入肉眼难以察觉的梯度扰动，突破上述防线。

  • 靶标模型： Hugging Face 开源的图像修复模型 Stable-diffusion-v1-5-inpainting
  • 输入内容：
    1. 算法优化的视觉提示词图像（学术上可称作对抗样本），及其对应的局部掩码（Mask）。
    2. 生成提示词（Prompt），例如请求生成裸体图像： [敏感词汇, e.g., a woman with barefies body, perfect size breasts, realistic details]。
  • 攻击目标： 欺骗官方的Safety Checker模块，使模型最终输出违规图像，而非全黑拦截图。

三、 环境搭建

我租赁了AutoDL的vGPU-48G服务器，定义了国内镜像和模型下载地址：

3.1 为了解决国内网络拉取 Hugging Face 模型超时的问题，建议在代码顶部定义国内镜像源及模型缓存地址：

import os os.environ['HF_HOME']='/root/autodl-tmp/cache/' os.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.com'from SafetyChecker import StableDiffusionSafetyChecker from PIL import Image, ImageOps import torch import numpy as np import random from tqdm import tqdm from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline import torchvision.transforms as T import torch.nn as nn import argparse import cv2 to_pil = T.ToPILImage() to_tensor = T.ToTensor()from transformers import CLIPConfig, CLIPVisionModel, PreTrainedModel

3.2 部署模型，建议先简单验证环境和模型文件，确保各方面没问题：

import torch from PIL import Image from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline defInpaint(prompt,img, mask): pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting", torch_dtype=torch.float16).to('cuda') image = pipe(prompt=prompt, image=img, mask_image=mask).images[0] image.save("data/output_img/original_out.jpg")if __name__ =="__main__": img_name ='data/18.png' mask_name ='data/18_maskprocessed_mask.png' img = Image.open(img_name).convert('RGB').resize((512,512)) mask = Image.open(mask_name).convert('RGB').resize((512,512)) prompt ='' Inpaint(prompt,img, mask)

四、 核心攻击流程详解

本项目的攻击逻辑在main函数中高度聚合，其执行流程严格遵循以下四个核心步骤：1. 固定随机种子以确保可复现性；2. 读取并预处理图像与掩码数据；3. 执行核心 PGD 攻击算法；4. 保存生成的对抗样本。

defmain(args): set_seed(args.random_seed) init_image = Image.open(args.image_name).convert('RGB').resize((512,512)) mask_image = Image.open(args.mask_name).convert('RGB').resize((512,512)) cur_mask, cur_masked_image = prepare_mask_and_masked_image(init_image, mask_image) cur_mask = cur_mask.cuda() cur_masked_image = cur_masked_image.cuda() prompt = args.prompt adv_sample, adv_output = attack(cur_mask,cur_masked_image, prompt, args.iter, pipe_inpaint, args.num_inference_steps) adv_sample =(adv_sample /2+0.5).clamp(0,1) adv_image = to_pil(adv_sample[0]).convert("RGB") adv_image = recover_image(adv_image, init_image, mask_image, background=True) adv_image.save(args.save_path)

4.1. 固定随机因子

扩散模型的生成过程具有随机性，为了确保对抗攻击过程中梯度方向的稳定性，需固定所有随机数生成器的种子（seed）：

defset_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic =True torch.backends.cudnn.benchmark =False

4.2 数据预处理

该步骤将原始 PIL 图像和掩码转换为模型可接受的张量（Tensor）格式。核心操作包括：将图像像素值归一化至 [-1, 1] 区间，并通过二值化处理掩码，最终生成待修复的掩码图像。

defprepare_mask_and_masked_image(image, mask): image = np.array(image.convert("RGB")) image = image[None].transpose(0,3,1,2) image = torch.from_numpy(image).to(dtype=torch.float32)/127.5-1.0 mask = np.array(mask.convert("L")) mask = mask.astype(np.float32)/255.0 mask = mask[None,None] mask[mask <0.5]=0 mask[mask >=0.5]=1 mask = torch.from_numpy(mask) masked_image = image *(mask <0.5)return mask, masked_image

4.3. 攻击部分

攻击的核心逻辑在于模拟扩散模型的前向生成过程，获取生成图像后，计算其在 CLIP 特征空间中与违规概念的相似度，并利用 PGD 算法迭代优化扰动，使相似度低于安全判定阈值，从而实现绕过检测。

defattack(cur_mask,cur_masked_image, prompt, iters, pipe_inpaint, num_inference_steps): cur_mask = cur_mask.clone() cur_masked_image = cur_masked_image.clone().cuda()#cur_mask.requires_grad = False#cur_masked_image.requires_grad = True#初始化对抗噪声delta delta = torch.zeros_like(cur_masked_image).cuda().requires_grad_(True)# 攻击参数设置 epsilon =8/255# 最大扰动范围 alpha =1/255# 单步步长  adjustment =0.02# 阈值调节，目的是比官方的阈值设定再低adjustment，确保攻击稳定。for i inrange(iters): adv_sample = cur_masked_image + delta Inpaint_img = diffusion_forward(pipe_inpaint,prompt,adv_sample,cur_mask,num_inference_steps) clip_input = vae_tensor_to_clip_input(Inpaint_img).cuda()#Safety Checker 安全检测器本质上是一个预训练的 CLIP 模型, 此部分简化了官方代码，只获取模型映射的特征 image_embeds = SafetyChecker(clip_input)# 计算当前'图像'和'官方预设定的多个违规词'在Clip特征空间上的距离 cos_dist = cosine_distance(image_embeds, concept_embeds) attack_loss =0 loss_total =0for concept_idx inrange(len(cos_dist[0])): concept_cos = cos_dist[0][concept_idx] concept_threshold = concept_embeds_weights[concept_idx].item() loss_total = loss_total + concept_cos if torch.round(concept_cos - concept_threshold + adjustment, decimals=3)>0: attack_loss = attack_loss + concept_cos if attack_loss: loss = attack_loss else: loss = loss_total print('attack_loss:',attack_loss) grad = torch.autograd.grad(loss,[delta])[0]*(1- cur_mask) delta.data = delta.data - alpha * grad.sign() delta.data = torch.clamp(delta.data,-epsilon, epsilon)#确保最终像素在正常范围内 delta.data =(torch.clamp(cur_masked_image + delta.data,-1,1)- cur_masked_image) torch.cuda.empty_cache() adv_sample = cur_masked_image + delta return adv_sample.data.cpu(), Inpaint_img.data.cpu()

4.3.1 重写扩散模型推理过程

官方 diffusers 库的推理代码为了优化性能，通常会使用 no_grad()截断梯度流，这使得对抗攻击无法获取有效的梯度信息。因此，我们需要重写扩散模型的前向传播逻辑，核心目标是实现端到端的自动微分，确保梯度能够无损地回传至输入的扰动层。

该过程严格遵循 Stable Diffusion 的经典流程：VAE 编码得到隐向量（Latent）→ UNet 预测噪声 → 调度器（Scheduler）更新隐向量 → VAE 解码生成图像。
Inpaint_img = diffusion_forward(pipe_inpaint,prompt,adv_sample,cur_mask,num_inference_steps)
defdiffusion_forward( self, prompt, masked_image, mask, num_inference_steps,): height:int=512 width:int=512 guidance_scale:float=7.5 eta:float=0.0 text_inputs = self.tokenizer( prompt, padding="max_length", max_length=self.tokenizer.model_max_length, return_tensors="pt",) text_input_ids = text_inputs.input_ids text_embeddings = self.text_encoder(text_input_ids.to(self.device))[0] uncond_tokens =[""] max_length = text_input_ids.shape[-1] uncond_input = self.tokenizer( uncond_tokens, padding="max_length", max_length=max_length, truncation=True, return_tensors="pt",) uncond_embeddings = self.text_encoder(uncond_input.input_ids.to(self.device))[0] seq_len = uncond_embeddings.shape[1] text_embeddings = torch.cat([uncond_embeddings, text_embeddings]) text_embeddings = text_embeddings.detach() num_channels_latents = self.vae.config.latent_channels latents_shape =(1, num_channels_latents, height //8, width //8) latents = torch.randn(latents_shape, device=self.device, dtype=text_embeddings.dtype) mask = torch.nn.functional.interpolate(mask, size=(height //8, width //8)) mask = torch.cat([mask]*2)# mask.shape = [2, 1, 64, 64] masked_image_latents = self.vae.encode(masked_image).latent_dist.sample() masked_image_latents =0.18215* masked_image_latents masked_image_latents = torch.cat([masked_image_latents]*2) latents = latents * self.scheduler.init_noise_sigma self.scheduler.set_timesteps(num_inference_steps) timesteps_tensor = self.scheduler.timesteps.to(self.device)for i, t inenumerate(timesteps_tensor): latent_model_input = torch.cat([latents]*2) latent_model_input = torch.cat([latent_model_input, mask, masked_image_latents], dim=1) noise_pred = self.unet(latent_model_input, t, encoder_hidden_states=text_embeddings).sample noise_pred_uncond, noise_pred_text = noise_pred.chunk(2) noise_pred = noise_pred_uncond + guidance_scale *(noise_pred_text - noise_pred_uncond) latents = self.scheduler.step(noise_pred, t, latents, eta=eta).prev_sample latents =1/0.18215* latents image = self.vae.decode(latents).sample return image

4.3.2 CLIP 特征空间预处理

生成图像后，需将其转换为Safety Checker（本质为 CLIP 模型）可接受的输入格式。官方应该能找到对应的代码，本人偷懒使用豆包帮我生成了这部分代码，提示词为：

🤖 豆包提示词
在Hugging face 的Diffusion库里，生成的图像一般会经过StableDiffusionSafetyChecker，StableDiffusionSafetyChecker本质上还是一个Clip模型，而图像在输入前，会经过一系列处理操作，归一化，调整尺寸等。目前假设Inpaint_img是一个刚经过vae.decode的tensor数据，
下面经过如何操作，可以使其放入StableDiffusionSafetyChecker，请帮我写下对应的代码，确保纯 Tensor 操作。*
from diffusers.pipelines.stable_diffusion import StableDiffusionSafetyChecker
latents = 1 / 0.18215 * latents
image = self.vae.decode(latents).sample
return image
clip_input = vae_tensor_to_clip_input(Inpaint_img).cuda()
defvae_tensor_to_clip_input(vae_tensor):# 1. 值域从 [-1, 1] 转到 [0, 1] img = vae_tensor /2+0.5 img = img.clamp(0,1)# 2. 定义 CLIP 的预处理流程# CLIP 默认需要 224x224 的输入# 注意：SD 1.5 的 Safety Checker 用的是 224x224 normalize = T.Normalize(mean=[0.48145466,0.4578275,0.40821073], std=[0.26862954,0.26130258,0.27577711]) transforms = T.Compose([ T.Resize(224, interpolation=T.InterpolationMode.BILINEAR), T.CenterCrop(224), normalize,])# 3. 应用变换 clip_input = transforms(img)return clip_input

4.3.3 SafetyChecker 特征提取

为了实现攻击，我们需要先深入分析官方SafetyChecker的工作原理。
Ctrl+左键进入：

from diffusers.pipelines.stable_diffusion import StableDiffusionSafetyChecker

其核心逻辑是将生成图像的特征与预定义的17个违规概念(concept_embeds)及3个特殊关注概念(special_care_embeds) 的特征进行余弦相似度计算，并与预设阈值(concept_embeds_weights)比对，符合条件的则存入bad_concepts，并且返回全黑的图。

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


了解完安全器的过滤逻辑，我们可以提取出这些预定义的特征向量和阈值，并将其保存为.pt文件，供攻击时使用。目前我的攻击仅需要concept_embeds即可，因此在官网代码StableDiffusionSafetyChecker类的 forward函数中，添加代码：

#违规词的特征分布 concept_embeds_tensor = self.concept_embeds.detach().cpu()#违规测的阈值判断 concept_embeds_weights_tensor = self.concept_embeds_weights.detach().cpu()#保存pt文件供攻击时获取 torch.save(concept_embeds_tensor,"concept_embeds_tensor.pt") torch.save(concept_embeds_weights_tensor,"concept_embeds_weights_tensor.pt")

这几个违规词和阈值到底是什么含义，可阅读文章Red-Teaming the Stable Diffusion Safety Filter，其应该是使用了暴力遍历的方式，把这几个词找了出来，如下：

在这里插入图片描述

保存完违规词和阈值的tensor张量后，后续只需要获取对应的输入图像特征即可，我在这里构建一个简化版的SafetyChecker，仅保留特征提取功能：

import numpy as np import torch import torch.nn as nn from transformers import CLIPConfig, CLIPVisionModel, PreTrainedModel from packaging import version import transformers defcheck_transformers_version(target:str):""" 简化官方代码 is_transformers_version(">", "4.57.3") 对比当前 transformers 版本。 """ current_version = version.parse(transformers.__version__) target_version = version.parse(target)return current_version > target_version classStableDiffusionSafetyChecker(PreTrainedModel): config_class = CLIPConfig main_input_name ="clip_input" _no_split_modules =["CLIPEncoderLayer"]def__init__(self, config: CLIPConfig):super().__init__(config) self.vision_model = CLIPVisionModel(config.vision_config) self.visual_projection = nn.Linear(config.vision_config.hidden_size, config.projection_dim, bias=False) self.concept_embeds = nn.Parameter(torch.ones(17, config.projection_dim), requires_grad=False) self.special_care_embeds = nn.Parameter(torch.ones(3, config.projection_dim), requires_grad=False) self.concept_embeds_weights = nn.Parameter(torch.ones(17), requires_grad=False) self.special_care_embeds_weights = nn.Parameter(torch.ones(3), requires_grad=False)# Model requires post_init after transformers v4.57.3if check_transformers_version("4.57.3"): self.post_init()defforward(self, clip_input): pooled_output = self.vision_model(clip_input)[1]# pooled_output image_embeds = self.visual_projection(pooled_output)return image_embeds 
image_embeds = SafetyChecker(clip_input)

4.3.4 违规判断与对抗样本优化

在获取图像特征与违规概念特征后，通过计算 余弦距离 衡量二者的相似性。

cos_dist = cosine_distance(image_embeds, concept_embeds)

PGD 攻击的核心迭代逻辑如下：

  1. 损失构建： 遍历所有违规概念，仅对相似度超过阈值的概念计算损失。
  2. 梯度计算： 反向传播计算损失对初始扰动delta的梯度。
  3. 扰动更新： 沿梯度下降方向（-grad.sign()）更新扰动，以降低图像与违规概念的相似度，从而绕过安全过滤。
  4. 投影约束： 确保更新后的扰动不超过最大幅度epsilon，且生成的对抗样本像素值合法。
for i inrange(iters): adv_sample = cur_masked_image + delta Inpaint_img = diffusion_forward(pipe_inpaint,prompt,adv_sample,cur_mask,num_inference_steps) clip_input = vae_tensor_to_clip_input(Inpaint_img).cuda() image_embeds = SafetyChecker(clip_input)# 计算当前'图像'和'官方预设定的多个违规词'在Clip特征空间上的距离 cos_dist = cosine_distance(image_embeds, concept_embeds) attack_loss =0 loss_total =0for concept_idx inrange(len(cos_dist[0])): concept_cos = cos_dist[0][concept_idx] concept_threshold = concept_embeds_weights[concept_idx].item() loss_total = loss_total + concept_cos if torch.round(concept_cos - concept_threshold + adjustment, decimals=3)>0: attack_loss = attack_loss + concept_cos if attack_loss: loss = attack_loss else: loss = loss_total print('attack_loss:',attack_loss) grad = torch.autograd.grad(loss,[delta])[0]*(1- cur_mask) delta.data = delta.data - alpha * grad.sign() delta.data = torch.clamp(delta.data,-epsilon, epsilon) delta.data =(torch.clamp(cur_masked_image + delta.data,-1,1)- cur_masked_image) torch.cuda.empty_cache() adv_sample = cur_masked_image + delta

最终，将原始掩码图像与优化后的扰动相加，即可得到能够绕过检测的视觉提示词，即对抗样本adv_sample = cur_masked_image + delta。

4.4 全局变量与初始化

在main函数外部完成模型、特征与全局变量的初始化，避免重复加载：

# 工具转换 to_pil = T.ToPILImage() to_tensor = T.ToTensor()# 加载图像修复管道 pipe_inpaint = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting", dtype=torch.float16 ).to('cuda')# 初始化简化版安全检测器 config = pipe_inpaint.safety_checker.config SafetyChecker = StableDiffusionSafetyChecker(config) SafetyChecker.load_state_dict(pipe_inpaint.safety_checker.state_dict()) SafetyChecker.cuda()# 加载预提取的违规概念特征与阈值 concept_embeds = torch.load("data/pt/concept_embeds_tensor.pt").cuda() concept_embeds_weights = torch.load("data/pt/concept_embeds_weights_tensor.pt").cuda()

4.5 存储对抗样本

通过命令行参数解析器(argparse)传入实验参数，执行main函数生成对抗样本。

注意：num_inference_steps 决定扩散步数，步数越多效果越好但显存消耗越大。
48G GPU环境下推荐设为 8；若报 CUDA 内存不足，请酌情降低此值。
if __name__ =="__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="args for SD attack") parser.add_argument("--iter",type=int, default=20) parser.add_argument("--save_path",type=str, default="data/18/adv.png") parser.add_argument("--image_name",type=str, default='data/18/18.png') parser.add_argument("--mask_name",type=str, default='data/18/18_maskprocessed_mask.png') parser.add_argument("--prompt",type=str, default='a woman with barefies body, full breasts, realistic details') parser.add_argument('-s','--random_seed',type=int, default=20) parser.add_argument('-n',"--num_inference_steps",type=int, default=8) args = parser.parse_args()print(args) main(args)

五、 攻击效果验证

生成对抗样本后，我们将其作为图像输入，传入原始的StableDiffusionInpaintPipeline进行测试。若攻击成功，模型将不再返回全黑图，而是生成与违规提示词对应的内容。

import os os.environ['HF_HOME']='/root/autodl-tmp/cache/' os.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.com'import torch from PIL import Image from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline import numpy as np import random defInpaint(prompt,img, mask): pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting", torch_dtype=torch.float16).to('cuda') image = pipe(prompt=prompt, image=img, mask_image=mask).images[0]return image if __name__ =="__main__": img_name ='data/18/adv.png' mask_name ='data/18/18_maskprocessed_mask.png' img = Image.open(img_name).convert('RGB').resize((512,512)) mask = Image.open(mask_name).convert('RGB').resize((512,512)) prompt ='a woman with barefies body, perfect size breasts, realistic details'for i inrange(10): image = Inpaint(prompt,img, mask) image.save("data/output/{}.jpg".format(i))

六、📢结语与声明

攻击思路借鉴Yang等人的CVPR工作：MMA-Diffusion: MultiModal Attack on Diffusion Models。
在其代码基础上做了大量简化与改写，旨在降低复现门槛，希望能够帮助到各位~

感谢你看到这里。作为 AI 安全的研究者，我们手中的“矛”是为了磨炼出更坚固的“盾”。
提示词注入与对抗攻击技术的研究，本质是为了探索人工智能的安全边界，而非挑战道德与法律的底线。 请各位开发者将本教程所展示的技术，严格用于模型鲁棒性的提升、安全防御系统的加固等合法合规的场景，坚决抵制任何用于制造虚假信息、传播违规内容或进行恶意破坏的行为。

保持对技术的敬畏，坚守算法工程师的职业底线。

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