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10月10日 · 周六

全部论文

找到 23 篇

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  1. 攻击arXiv 2610.11932

    复旦团队测量 AI 搜索引用脆弱性:普通发帖可进入引用与答案文本

    测量 AI 搜索引用脆弱性,证明普通公开发帖可进入引用与回答

    发表
    被测模型
    Grok、Doubao、ChatGPT 等 10 个

    摘要作者称论文量化了 AI 搜索因引用偏好与低发帖门槛形成的漏洞,测试显示公开网络发帖可渗透 AI 引用,呼吁审计引用供应链。

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  2. 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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  3. 评测与基准arXiv 2610.06339

    BabelFake:面向多语言音视频 DeepFake 检测的基准数据集

    构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器

    发表
    被测模型
    SpeechForensics、AVH-Align、(B)RAVEn
    摘要BabelFake 为五语同意采集基准。

    BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准,用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。

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  4. 分析与理论arXiv 2610.07005

    研究审计 Qwen2-Audio 音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码层归因

    遮挡审计 AdvWave-P 音频越狱的频带必要性与解码层关联

    发表
    被测模型
    Qwen2-Audio-7B-Instruct、LLaMA-Omni
    摘要AdvWave-P 的八频带排序与能量相关。

    这是对加性音频越狱 AdvWave-P 的频率与解码器深度审计,受害模型主要是 Qwen2-Audio-7B-Instruct,不提出新攻击。

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  5. 防御arXiv 2609.27399

    GUARD:在 CosyVoice2 上做说话人身份遗忘以阻止重识别

    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

    发表
    被测模型
    CosyVoice2-0.5B、F5-TTS、FireRedTTS
    摘要GUARD 用门控激活转向把退出说话人推向冒充相似度,以抑制再识别并保住音质。

    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。

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  6. MMPIBench:多模态提示注入对六种 Agent 框架的跨框架评测

    用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    Claude Opus 4.8、GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro 等 6 个

    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。

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  7. Counter-GEO-Bench:现有护栏难挡 GEO 虚假信息

    构建 COUNTER-GEO-BENCH,评测生成式搜索中的 GEO 虚假信息防御

    发表
    被测模型
    Gemma-4-31B-IT、Qwen-3.5-35B-A3B、Llama-4-Scout-17B-16E 等 8 个

    摘要论文构建了针对 GEO 虚假信息的首个防御基准,揭示通用护栏的失效与反作用,并提出了有效的轻量对比检测基线。

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  8. 攻击arXiv 2608.04565

    研究者提出 Breadcrumbing 长程攻击,可劫持 DeepResearch 类搜索 Agent 的证据链

    提出权威链劫持与轨迹引导策略演化,劫持搜索 Agent 的证据链

    发表
    场景
    web agent
    被测模型
    Qwen3.5-9B、Gemma4-31B、DeepResearch 等 7 个

    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。

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  9. 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做上下文无关提示注入

    发表
    被测模型
    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。

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