论文提出针对 Agentic RAG 的检索器后门攻击与 DOU 隐藏方法
提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索,并用 DOU 隐蔽后门
- arXiv
- 2609.37468
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- E5、Contriever-MSMARCO、Qwen2.5-7B-Instruct
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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提出检索器后门攻击操纵智能体多轮搜索,并用 DOU 隐蔽后门
摘要论文展示了通过恶意检索器操纵智能体多轮搜索并利用诱饵重塑表征隐蔽后门的可行性与系统风险。
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。
提出权威链劫持 ACH 与策略演化 TGSE,劫持搜索 Agent 的证据链
摘要论文揭示了多步搜索智能体在受限中间人操纵下的脆弱性,提出 ACH 策略与 TGSE 演化方法并完成系统验证。
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。
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。
评测深度研究 Agent 是否把检索误导文档采纳为自身结论
摘要论文通过 MisKnow-Agent 框架评估发现长程研究智能体易采纳误导性知识,且现有防御难以完全消除该现象。
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
摘要剪枝后的 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。
综述自主渗透智能体的继承攻击、架构攻击及护栏覆盖缺口
这是一篇关于自主 AI 渗透测试智能体的安全综述:用架构和生命周期两轴整理威胁与护栏,不做新的攻击实验。
提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出 MOMAT 多图集检索与轻量判定,防御量化模型越狱
提出多 SAE 对齐方法,从音乐模型表征中发现和弦与调性轨道
作者提出一套面向音乐基础模型的结构可解释性框架:不把 SAE 特征当作孤立概念,而用半音移调把它们连成有序轨道。
提出 GUARD,在零样本 TTS 上用激活转向遗忘说话人身份以阻止再识别
GUARD 用门控激活转向做说话人身份遗忘,使零样本 TTS 对退出说话人难以再识别。
用 SAE 分析神经音频编解码器如何编码年龄、性别与口音
作者用 SAE steering 探测 NAC 表示如何编码说话人属性,目标是可解释性,不是属性转换。
用激活交换分析音频语言模型的事件时间绑定
这项工作用机制干预检查三个开源 LALM 如何把时间位置绑到声音事件。
提出 SteerDuplex,用监督微调与两阶段强化学习提升全双工语音对话可控性
SteerDuplex 是基于 Moshi 的全双工语音模型,目标是在保留轮替、打断和一般任务能力的同时,按用户指令改变内容与发声。
提出 VoxParity 基准,评测语音智能体是否按音频改变工具调用
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时,是否按行业规则改它所执行的工具调用。
发布 MADBench,评测多智能体辩论会吸收还是放大对抗影响
MADBench 是一个评测多智能体辩论安全性的基准,用来看攻击是被辩论吸收还是被放大。
提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型
VA-Judger 是面向联合音视频生成的思维链全模态奖励模型,用来替代由分维度专家指标拼成的强化学习奖励。
提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击
作者给出一个针对微调文本转语音模型的黑盒成员推断框架,分别审计说话人是否进入微调集,以及某一条文本–音频记录是否进入微调集。微调 TTS 以合成文本和参考语音双条件生成,既有生成模型 MIA 的单条件查询和图像/文本上的逐点比较不能直接套用。作者用 scorable extent 与 memorization elicitation 比较五种查询,认为只有 recitation(用目标转写和干净目标语音要求模型复现)同时满足两条,并把它作为主查询。
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒