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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 MAFIA，以探测放置与事实伪装对带审计 Agent 做查询式记忆投毒
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 CFD 跨会话分解攻击，利用工件来源缺口绕过工具型 Agent 的本地检查
CFD针对工具型 LLM 智能体：利用 artifact 来源不被跟踪这一部署失败模式，把有害目标拆开后延迟组合。
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 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。