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
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- AI Agent
- 测试
- Llama-Omni、Llama-Omni2、Gemma-3n 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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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 LogInject 框架,评测日志分析中的被动提示注入及缓解
摘要论文评估了 LLM 日志分析中的上下文污染风险,提出分片拼接等攻击与三层防御,指出必须结合架构隔离与人工介入。
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 Concept2Scenario,借助内部概念归因发现可迁移的越狱场景
摘要该研究从表征空间因果归因揭示场景削弱拒绝的机制,发现可复用脆弱场景先验,提升多模型黑盒越狱效能与探索速度。
利用加密思维块的跨模型重放,诱导弱模型逐字转写专有推理链
摘要论文揭示了客户端加密思维块跨模型互换漏洞,提出了低成本提取方法并给出防御方案。
提出控制标记注入,清空工具智能体推理链以绕过思维链监控
摘要论文阐明控制标记注入可抑制 CoT 使监控失效并促成拒绝绕过,且工具执行受解析器宽容度影响。
提出 Bi-QSTO,优化能穿过质量筛选并在微调中削弱安全对齐的投毒样本
Bi-QSTO 研究一个实际训练缺口:基于质量的数据选择会先于微调决定样本去留,而以往微调投毒多假设毒样本直接进入训练集。已对齐 LLM 的拒答会被少量有害或看似无害的微调样本削弱。作者用三个问题串起实验:选择能否排除毒样本。
提出核化激活引导 KAS,在推理时自适应转向激活以诱导越狱
Kernelized Activation Steering(KAS) 把推理时的激活转向写成核空间中的优化,使更新随当前激活相对源、目标参考集的位置而变化。
用词级归因指导同义词替换,翻转提示注入检测并验证越狱
摘要作者称检测靠分散的词法线索。
提出推理通道预填与输出前缀组合攻击以越狱推理模型