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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。
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
提出 SceneJail，利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击
作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架，分别审计说话人是否进入微调集，以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成，既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询，认为只有 recitation（用目标转写和干净目标语音要求模型复现）同时满足两条，并把它作为主查询。
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
提出 VPH 与 VTH，只改视频帧劫持世界模型并投毒下游策略
只改看似安全的视频帧，经世界模型之后才改变下游机器人策略。 问题在于世界模型进入数据生成后，数据集检查看到的仍是安全演示，合成轨迹却可以变危险。
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
提出声学干扰攻击 AIA，用良性音频潜语义越狱音频语言模型
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 SWhisper，用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 Aegis 红队框架，多轮攻击高风险语音 Agent
Aegis 用多轮红队评测已接入业务系统的 ALLM 语音智能体。作者称这是该设定下的 the first systematic red-teaming framework。
提出音频叙事越狱，以嗓音投递风格绕过端到端语音模型拒答
提出 SOUNDBREAK，用仅音频共享对抗扰动使三模态模型答错
提出 StyleBreak 风格化音频越狱，利用语音属性绕过音频语言模型对齐
提出 MULTI-AUDIOJAIL，以多语多口音和声学扰动越狱音频模型
Abstract黑盒多语多口音音频加声学扰动可抬高 LALM 的 JSR，文本示范防御并非在每个模型上都下降。