Reinforcement Learning-Based Prompt Template Stealing for Text-to-Image Models

📄 arXiv: 2510.00046v1 📥 PDF

作者: Xiaotian Zou

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-27

备注: 10 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出基于强化学习的RLStealer框架，用于文本到图像模型中的提示模板窃取。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 提示工程 文本到图像模型 安全漏洞 提示窃取

📋 核心要点

  1. 现有的提示交易市场存在安全风险，即精心设计的提示模板容易被窃取，但缺乏有效的防御机制。
  2. RLStealer将提示模板窃取建模为序列决策问题，利用强化学习探索提示空间，并使用基于相似性的奖励函数引导学习。
  3. 实验表明，RLStealer在窃取提示模板方面达到了最先进的性能，且攻击成本远低于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）改变了文本到图像的工作流程，使设计者能够以前所未有的速度创建新的视觉概念。这种进步催生了一个蓬勃发展的提示交易市场，在这个市场上，可以购买和出售能够诱导商标风格的精选提示。虽然提示交易在商业上具有吸引力，但也引入了一个很大程度上未经检验的安全风险：提示本身可能会被盗。本文揭示了这种漏洞，并提出了RLStealer，这是一个基于强化学习的提示反演框架，它仅从一小部分示例图像中恢复其模板。RLStealer将模板窃取视为一个序列决策问题，并采用多个基于相似性的反馈信号作为奖励函数，以有效地探索提示空间。在公开基准上的全面实验表明，RLStealer获得了最先进的性能，同时将总攻击成本降低到现有基线所需成本的13%以下。我们的进一步分析证实，RLStealer可以有效地推广到不同的图像风格，从而有效地窃取未见过的提示模板。我们的研究强调了提示交易中固有的紧迫安全威胁，并为在新兴的MLLM市场中开发保护标准奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本到图像模型中提示模板被窃取的问题。现有方法通常需要大量的查询或计算资源，效率低下，并且难以泛化到不同的图像风格。因此，如何高效、准确地从少量示例图像中恢复提示模板成为一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是将提示模板窃取问题转化为一个序列决策过程，并利用强化学习来寻找最优的提示模板。通过将生成的图像与目标图像进行比较，并使用相似性度量作为奖励信号，引导智能体逐步优化提示模板。这种方法能够有效地探索提示空间，并找到能够生成与目标图像相似图像的提示模板。

技术框架：RLStealer框架主要包含以下几个模块：1) 提示生成器：负责生成候选的提示模板。2) 文本到图像模型：根据生成的提示模板生成图像。3) 奖励函数：评估生成图像与目标图像之间的相似度，并给出奖励信号。4) 强化学习智能体：根据奖励信号调整提示生成器的策略，以生成更好的提示模板。整个流程是一个迭代的过程，智能体不断地探索和学习，最终找到能够生成与目标图像相似图像的提示模板。

关键创新：RLStealer的关键创新在于将强化学习引入到提示模板窃取问题中。与传统的基于优化的方法相比，强化学习能够更好地探索提示空间，并找到全局最优解。此外，RLStealer还设计了多个基于相似性的奖励函数，能够更准确地评估生成图像的质量，从而提高窃取效率。

关键设计：RLStealer使用了Actor-Critic架构的强化学习智能体，Actor负责生成提示模板，Critic负责评估提示模板的质量。奖励函数使用了多种相似性度量，包括像素级别的相似性、感知相似性和语义相似性。此外，论文还使用了经验回放和目标网络等技术来提高强化学习的稳定性和收敛速度。

📊 实验亮点

RLStealer在公开基准测试中取得了最先进的性能，并且将总攻击成本降低到现有基线方法所需成本的13%以下。实验结果表明，RLStealer能够有效地泛化到不同的图像风格，并成功窃取未见过的提示模板，验证了其高效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升文本到图像模型的安全性，防止恶意用户窃取和滥用提示模板。同时，该研究也为提示交易市场的安全规范制定提供了参考，有助于构建更安全、可靠的多模态内容生成生态系统。未来，可以进一步研究防御提示窃取的策略，例如水印技术或提示加密技术。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have transformed text-to-image workflows, allowing designers to create novel visual concepts with unprecedented speed. This progress has given rise to a thriving prompt trading market, where curated prompts that induce trademark styles are bought and sold. Although commercially attractive, prompt trading also introduces a largely unexamined security risk: the prompts themselves can be stolen. In this paper, we expose this vulnerability and present RLStealer, a reinforcement learning based prompt inversion framework that recovers its template from only a small set of example images. RLStealer treats template stealing as a sequential decision making problem and employs multiple similarity based feedback signals as reward functions to effectively explore the prompt space. Comprehensive experiments on publicly available benchmarks demonstrate that RLStealer gets state-of-the-art performance while reducing the total attack cost to under 13% of that required by existing baselines. Our further analysis confirms that RLStealer can effectively generalize across different image styles to efficiently steal unseen prompt templates. Our study highlights an urgent security threat inherent in prompt trading and lays the groundwork for developing protective standards in the emerging MLLMs marketplace.