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提出 FAB 攻击，向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
Abstract论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击，在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
构建 MedDistract 基准，测量偶发信息对临床文书与推理的污染
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 THRIVE，为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
Abstract剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER：Fair-Speech 上族群差扩大，作者建议看最差组。
提出训练无关的 SECRET，对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法，用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
提出 GeoDetect 以几何分数检测视觉语言预训练模型的对抗样本
GeoDetect 是面向视觉-语言预训练模型的对抗样本检测方法，用嵌入几何而不是任务 logits 区分干净样本与对抗样本。
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
提出 PaperGuard，用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出 SilentRetrieval，以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒，在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下，同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。
提出 CodecAttack，在编解码器隐空间构造可穿透有损压缩的对抗音频
提出 AudioHijack，用不可感知对抗音频对语音模型做上下文无关提示注入
Abstract提出了 AudioHijack 框架，揭示了 LALM 对听觉提示注入的脆弱性与传统防御的局限。
提出 Aegis 红队框架，多轮攻击高风险语音 Agent
Aegis uses multi-turn red-teaming evaluation on ALLM voice agents already integrated into business systems. The authors call this the first systematic red-teaming framework in this setting.
提出查询无关黑盒攻击 DQ-A，用可迁移文末后缀降低文档检索排名
DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击，对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。
提出 SOUNDBREAK，用仅音频共享对抗扰动使三模态模型答错
提出 EmoRAG，向查询与知识库注入同一表情以劫持 RAG 检索
EmoRAG 测量 RAG 对符号扰动的反应：同一表情同时出现在查询和库文本里时，检索会偏离语义匹配。作者要检查的是，检索是否真由语义相关性决定。