AdvPaint: Protecting Images from Inpainting Manipulation via Adversarial Attention Disruption

📄 arXiv: 2503.10081v1 📥 PDF

作者: Joonsung Jeon, Woo Jae Kim, Suhyeon Ha, Sooel Son, Sung-eui Yoon

分类: cs.CV, cs.CR

发布日期: 2025-03-13

备注: Accepted to ICLR 2025

💡 一句话要点

提出AdvPaint，通过对抗性扰动注意力机制，保护图像免受扩散模型篡改。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 对抗攻击 图像修复 扩散模型 注意力机制 图像安全

📋 核心要点

  1. 现有方法在保护图像免受扩散模型篡改时，对图像修复任务的防御效果不佳，存在明显的安全漏洞。
  2. AdvPaint通过生成对抗性扰动，干扰扩散修复模型中的注意力机制，从而阻止恶意图像修复。
  3. 实验表明，AdvPaint显著提升了图像修复防御效果，FID指标提升超过100点，精度显著下降。

📝 摘要（中文）

扩散模型在生成高质量图像方面的卓越能力带来了潜在的滥用风险。本文关注恶意攻击者利用扩散模型进行图像修复（inpainting）的情况，例如将图像特定区域替换为名人。现有保护图像免受扩散模型篡改的方法主要集中在图像到图像和文本到图像任务上，而防止未经授权的图像修复问题很少被解决，导致保护性能欠佳。为了缓解图像修复滥用，我们提出了ADVPAINT，一种新颖的防御框架，生成对抗性扰动，有效干扰攻击者的图像修复任务。ADVPAINT针对目标扩散修复模型中的自注意力和交叉注意力模块，以分散语义理解和提示交互。ADVPAINT还采用两阶段扰动策略，基于对象周围的放大边界框划分扰动区域，增强了对各种形状和大小的掩码的鲁棒性。实验结果表明，ADVPAINT的扰动能够有效干扰攻击者的图像修复任务，优于现有方法；ADVPAINT在FID指标上提升超过100点，并在精度上显著降低。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决扩散模型被恶意利用进行图像修复篡改的问题。现有的防御方法主要集中在图像到图像和文本到图像的生成任务上，对于图像修复任务的防御效果不佳，无法有效阻止攻击者替换图像中的特定区域。

核心思路：AdvPaint的核心思路是通过在原始图像上添加对抗性扰动，干扰扩散修复模型在修复过程中的注意力机制，从而破坏其对图像语义的理解和对提示词的响应。这种扰动并非随机噪声，而是经过精心设计，能够最大程度地降低修复图像的质量。

技术框架：AdvPaint的整体框架包含两个主要阶段。首先，确定需要保护的对象，并使用一个放大的边界框来定义扰动区域。然后，在扰动区域内生成对抗性扰动，这些扰动被添加到原始图像中。在生成扰动时，AdvPaint特别关注扩散修复模型中的自注意力和交叉注意力模块，通过优化扰动来最大化这些模块的干扰。

关键创新：AdvPaint的关键创新在于其对抗性扰动生成方法，该方法专门针对扩散修复模型的注意力机制进行优化。与传统的对抗攻击方法不同，AdvPaint不仅考虑了图像的像素空间，还考虑了模型内部的注意力分布。此外，两阶段扰动策略增强了对不同形状和大小的掩码的鲁棒性。

关键设计：AdvPaint使用一个放大的边界框来定义扰动区域，以确保扰动能够覆盖对象周围的上下文信息，从而更有效地干扰修复过程。在生成对抗性扰动时，AdvPaint使用梯度下降法来优化扰动，目标是最大化修复图像的FID分数，并最小化修复图像的精度。损失函数的设计需要平衡扰动的强度和对原始图像的影响，以避免引入明显的视觉伪影。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AdvPaint在图像修复防御任务上取得了显著的性能提升。实验结果表明，AdvPaint能够使修复后图像的FID分数提升超过100点，同时显著降低修复图像的精度。与现有防御方法相比，AdvPaint能够更有效地干扰攻击者的修复过程，从而更好地保护图像内容。

🎯 应用场景

AdvPaint可应用于保护在线图像免受恶意篡改，例如防止伪造新闻图像或恶意编辑个人照片。该技术可集成到图像上传平台、社交媒体平台或数字取证工具中，以增强图像内容的真实性和完整性。未来，该研究可扩展到视频内容保护，应对深度伪造视频带来的挑战。

📄 摘要（原文）

The outstanding capability of diffusion models in generating high-quality images poses significant threats when misused by adversaries. In particular, we assume malicious adversaries exploiting diffusion models for inpainting tasks, such as replacing a specific region with a celebrity. While existing methods for protecting images from manipulation in diffusion-based generative models have primarily focused on image-to-image and text-to-image tasks, the challenge of preventing unauthorized inpainting has been rarely addressed, often resulting in suboptimal protection performance. To mitigate inpainting abuses, we propose ADVPAINT, a novel defensive framework that generates adversarial perturbations that effectively disrupt the adversary's inpainting tasks. ADVPAINT targets the self- and cross-attention blocks in a target diffusion inpainting model to distract semantic understanding and prompt interactions during image generation. ADVPAINT also employs a two-stage perturbation strategy, dividing the perturbation region based on an enlarged bounding box around the object, enhancing robustness across diverse masks of varying shapes and sizes. Our experimental results demonstrate that ADVPAINT's perturbations are highly effective in disrupting the adversary's inpainting tasks, outperforming existing methods; ADVPAINT attains over a 100-point increase in FID and substantial decreases in precision.