该论文提出了一种基于大语言模型引导的演化框架（结合GigaEvo和OpenEvolve），用于对感知哈希算法（PHA）实施有针对性的黑盒第二图像攻击。感知哈希算法广泛应用于图像篡改检测，但对抗性扰动的鲁棒性研究不足。作者设计了一个复合评分函数，综合考虑攻击成功率（归一化汉明距离低于阈值的对抗样本比例）、对哈希函数的查询次数以及相对于原始图像的L2失真度。在pHash、PDQ、PhotoDNA和NeuralHash四种部署的PHA上，使用30对ImageNet图像进行实验，结果表明：与现有黑盒基线相比，该方法能以更少的查询次数达到相当或更高的攻击成功率，同时产生更低的L2失真。最佳演化程序将预定义的复合攻击评分降低了：NeuralHash 41.2%、PDQ 38.3%、pHash 34.0%、PhotoDNA 8.1%。该方法不需要PHA内部知识，能自然处理哈希输出的不可微离散性。这些结果揭示了广泛部署的内容审核流水线中此前未被报告的安全漏洞，并激励开发可证明鲁棒的感知哈希方案。适合安全研究员、内容审核系统开发者以及对抗性机器学习研究者阅读。