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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。
遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联
这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计，受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct，不提出新攻击。
提出 THRIVE，为自回归 TTS 嵌入抗重建的多比特语音水印
提出 RECAST，本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
Abstract梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照，复杂方法会被知情攻击认出，多说话人更差。
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
提出 GUARD，在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘，使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
提出 PALS，用潜空间平滑防御全双工语音对话的对抗扰动
用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
Abstract论文提出 MMPIBench 评测多模态提示注入对智能体的影响，发现模型主导行为、尝试远超完成，音频通道缺乏防护。
提出 GhostWord 词级触发后门，对自动语音识别做数据投毒
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 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。