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10月12日 · 周一

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  1. 攻击arXiv 2609.01723

    研究者提出针对微调 TTS 模型的黑盒成员推断攻击

    提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    CosyVoice2、F5-TTS、XTTS-v2
    摘要黑盒 TTS 成员推断以 recitation 加分层语音表示为分数,说话人级强于记录级,DP-SGD 可压到随机附近。

    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。

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  2. 攻击arXiv 2602.07379

    Aegis:面向 AI 语音 Agent 的治理、完整性与安全

    提出 Aegis 红队框架,多轮攻击高风险语音 Agent

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    GPT-4o、GPT-4o-mini、Gemini-1.5 Pro 等7个
    摘要Aegis 红队评测三类语音智能体:查询式访问消掉认证与泄密成功,行为类攻击仍在。

    Aegis 用多轮红队评测已接入业务系统的 ALLM 语音智能体。作者称这是该设定下的 the first systematic red-teaming framework。

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