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Oct 12 · Monday

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  1. AttacksarXiv 2610.09819

    FAB 攻击:给 HuBERT/WavLM 植入后门,背景警笛声即可让下游语音任务失灵

    提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门

    Published
    Evaluated models
    HuBERT-base, WavLM-base

    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。

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  2. OtherarXiv 2610.04792

    多模态一定更好吗?缺失模态鲁棒性的几何视角与 Geodesic Unlearning 方法

    提出 Geodesic Unlearning,沿测地线编辑权重以提升缺模态鲁棒性

    Published
    Evaluated models
    RoBERTa, ResNet50, Qwen2.5-3B and others6
    AbstractGU 用测地线子空间编辑应对部署时缺模态下降,并尽量保住全模态精度。

    这项工作讨论多模态模型在部署时整段缺一个模态的性能下降,并把校正写成训练后的子空间编辑。

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  3. DefensesarXiv 2610.04616

    PerturBot 用扰动训练打破视觉-语言-动作模型的模态捷径

    提出 Perturbot 扰动训练,打破 VLA 的模态捷径

    Published
    Evaluated models
    π0.5
    AbstractPerturbot 改训练数据以削弱三类模态捷径,GroundFscore 用来看成功是否来自任务证据。

    Perturbot 是一套不改推理的 VLA 训练期数据干预,用来削弱模态捷径,并用离线分数区分“任务变好”和“靠捷径变好”。

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  4. 剪枝提效却牺牲公平:剪枝语音 LLM 中的群体差异

    测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响

    Published
    Evaluated models
    Whisper Small (12 layers), Whisper Medium (24 layers), Whisper Large-v2 (32 layers)

    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。

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  5. VideoSTF 揭示视频大模型输出重复问题

    提出 VIDEO STF 评测视频大模型输出重复并压力测试时序扰动

    Published
    Evaluated models
    LLaVA-Video-7B-Qwen2, LLaVA-Video-7B-Qwen2-Video-Only, LLaVA-NeXT-Video-7B and others10
    AbstractVIDEO STF 把输出重复做成可测、可被时间扰动放大、并可黑盒诱导的失败。

    VIDEO STF 测量 VideoLLM 的输出重复,并把时间变换用作 black-box 诱导。

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  6. AttacksarXiv 2602.07379

    Aegis: Governance, Integrity, and Security for AI Voice Agents

    提出 Aegis 红队框架,多轮攻击高风险语音 Agent

    Published
    Setting
    AI Agent
    Evaluated models
    GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini-1.5 Pro and others7
    AbstractAegis 红队评测三类语音智能体:查询式访问消掉认证与泄密成功,行为类攻击仍在。

    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。

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  7. AttacksarXiv 2505.23266

    AdvOF:用对抗物体融合攻击 VLM 驱动的视觉语言导航智能体

    提出 AdvOF,生成对抗物体误导视觉语言导航智能体的场景感知

    Published
    Attacker
    White-box
    Evaluated models
    Lseg, Clip, ViT-L/16 and others5
    AbstractAdvOF 以多视角融合生成对抗物体。

    AdvOF 是针对 VLM 驱动 VLN 服务导航的对抗物体攻击。

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