본 논문은 최근 발전된 확산 모델과 같은 생성 모델의 개인정보 보호, 저작권 침해, 데이터 관리와 관련된 위험성을 다룹니다. 기존 연구들이 훈련 데이터셋으로부터 이미지 또는 일부 이미지를 재구성하는 기법들을 제시했지만, 높은 자원과 훈련 데이터셋 접근, 정교한 프롬프트 설계가 필요했습니다. 본 연구는 낮은 자원으로, 훈련 데이터셋에 대한 접근 없이도 위험한 이미지 재구성으로 이어질 수 있는, 겉보기에는 무해한 프롬프트를 식별하는 새로운 공격 기법을 제시합니다. 예를 들어, "파란색 유니섹스 티셔츠"와 같은 프롬프트가 실제 인물의 얼굴을 생성하는 것을 확인했습니다. 이 방법은 이전 연구의 직관을 바탕으로, 전자상거래 플랫폼에서 스크랩된 데이터 사용으로 인한 기본적인 취약성을 활용합니다. 템플릿 레이아웃과 이미지가 패턴 같은 프롬프트와 연결되어 있는 점을 이용합니다.
