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
- arXiv
- 2610.09819
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- HuBERT-base、WavLM-base
摘要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 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要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。
提出持久视觉记忆注入,使对抗图像经缓存在触发时操控输出
摘要论文提出 P-VMI,证实对抗输入被掩蔽后仍可经 KV 缓存持久控制模型,强调了保留状态的安全风险。
提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
提出 SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型
提出 RISE,迭代演化可复用策略对文生图模型做红队
提出 FreqDoor,在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门
FreqDoor 是针对生成式 VLM 的仅视觉、训练时后门:在频域混合触发源振幅、保留干净图像相位,使触发在空间上分散。
提出 AdvPIE,在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示
提出 Repeat-After-Me 自适应视觉提示注入,诱导 VLM 智能体执行指定任务
摘要论文提出了针对黑盒 VLM 的前缀诱导自适应视觉提示注入,在多款模型上诱发了工具调用与隐私泄露。
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒
提出 CRACK,用多智能体辩论在黑盒下越狱文生图多层安全过滤
CRACK 是面向文本生成图像模型多层安全栈的黑盒越狱框架,用几何上的 Detection Surface 解释为何粗粒度反馈不够。
提出 MAMJ,在元层面交替优化多模态越狱的策略提示与攻击者权重
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 ASO,用 GRPO 优化视觉风格以放大越狱攻击
摘要论文揭示了 MLLM 的风格敏感性脆弱面,提出 ASO 框架利用强化学习优化风格触发器,有效放大了现有视觉越狱效果。
提出 VMI,用扰动图像在多轮对话中潜伏并仅在触发话题输出预定消息
VMI 是面向多轮 LVLM 的定向图像攻击:第三方发布带小扰动的图像,良性用户把它当作普通输入。
提出 MM-Plan 多模态越狱框架,自动规划多轮图像编辑以越狱视觉独占目标
MM-Plan 是面向 Visual Exclusivity 的 black-box 多模态红队方法,并配有人工基准 VE-Safety。
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 SeedSnitch 与 PromptPirate,恢复种子后窃取扩散提示词
提出 Prometheus,从展示图反推文生图模型的在售提示词
Prometheus 是针对文生图市场 showcase 的训练无关提示词窃取:攻击者看不到在售文本,只用本地开源 proxy 恢复 subject 和 modifier,并希望换 subject 后风格仍在。