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10月10日 · 周六

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  1. 攻击arXiv 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

    发表
    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。

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  2. 攻击arXiv 2610.09027

    P-VMI:对抗图像经 KV cache 持续影响多轮对话

    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

    发表
    被测模型
    Qwen3-8B、Qwen3-VL-8B-Instruct、Gemma-4-12B

    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。

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  3. 攻击arXiv 2609.07048

    FreqDoor:面向视觉语言模型的频域后门攻击

    提出 FreqDoor,在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门

    发表
    被测模型
    BLIP-2 (opt-2.7b)、InstructBLIP (flan-t5-xl)、LLaVA (interleave-qwen)
    摘要FreqDoor 用频域振幅混合给三款 VLM 植入仅视觉的训练时后门。

    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。

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  4. SinoGlyphBench:中文字形混淆下语言模型审核的诊断基准

    提出 SinoGlyphBench,用配对字形混淆诊断中文审核稳定性

    发表
    被测模型
    GPT-5.4 mini、GPT-5.5、DeepSeek V4 Flash 等 12 个
    摘要SinoGlyphBench 显示中文字形混淆会同时增加有害漏报和误报,全文扰动最重。

    SinoGlyphBench是一个配对诊断基准,用来看内容审核在可还原的中文字形混淆下是否还保持原决定。

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  5. SpeechJBB:语码转换语音下大型音频语言模型的越狱基准

    提出 SpeechJBB,评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct、Voxtral-Small-24B 等 9 个
    摘要SpeechJBB 用五语语码转换语音和伪词探针评测九个 LALM,作者将越狱归为对齐失败而非听不懂。

    SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐,并另设口语理解对照。

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  6. 攻击arXiv 2602.15927

    研究者提出面向多轮对话的视觉记忆注入攻击 VMI

    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

    发表
    被测模型
    Qwen2.5-VL-7B-Instruct、Qwen3-VL-8B-Instruct、LLaVA-OneVision-1.5-8B-Instruct 等 5 个
    摘要VMI 让扰动图像在多轮 LVLM 中潜伏,作者称触发话题出现后仍可输出预定消息。

    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。

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已经到底了