攻击arXiv 2604.14604
AudioHijack 框架对 13 个语音大模型实现隐蔽音频提示注入
提出 AudioHijack,用不可感知对抗音频对语音模型实施听觉提示注入
- arXiv
- 2604.14604
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- 应用层
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- AI Agent
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- SpeechGPT、GLM-4-Voice、VITA-Audio 等 15 个
摘要提出了 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。
另有 558 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
提出 AudioHijack,用不可感知对抗音频对语音模型实施听觉提示注入
摘要提出了 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。
用 MMPIBench 评测智能体框架的多模态提示注入
摘要论文提出 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 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
提出 Tracekit,对编码 Agent 做防篡改的意图-推理-动作审计
Tracekit 是无第三方依赖的编码智能体审计层:把人类请求、模型自述和已执行动作并排写入可外部锚定的哈希链,执行前用正则门,事后用规则和独立模型互查。