跳到正文
10月12日 · 周一

全部论文

找到 21篇

另有261篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。

  1. 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。

    深度解读完整解读
  2. 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。

    深度解读完整解读
  3. 攻击arXiv 2607.01276

    研究者提出嵌入推断攻击 EIA,可在黑盒 IR 系统中识别所用嵌入模型

    提出嵌入推断攻击 EIA,在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    e5-small、e5-small-v2、e5-base 等19个
    摘要EIA 用无序文档集的差异从候选中识别嵌入模型,并给出 reranker 与阈值下的计数。

    EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。

    深度解读完整解读
  4. 攻击arXiv 2606.12716

    PaperGuard:针对多模态 AI 同行评审的攻击与防御基准

    提出 PaperGuard,用图文注入与梯度扰动抬高自动审稿分数并检测恶意指令

    发表
    被测模型
    Claude-sonnet-4.5、GPT-4o、GPT-4.1 等11个
    摘要PaperGuard 测到提示注入与白盒视觉抬分,并比较分块检索防御。

    PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。

    深度解读完整解读
  5. 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。

    深度解读完整解读
  6. 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。

    深度解读完整解读
  7. 攻击arXiv 2602.01757

    Zero2Text:无需训练的跨域文本嵌入反转攻击

    提出 Zero2Text,无需训练地跨域反演文本嵌入

    发表
    攻击者
    黑盒
    被测模型
    GTR-Base、Qwen3-Embedding-0.6B、Text-Embedding-3-small 等4个
    摘要零训练在线对齐可在未知域、无泄漏对时从黑盒 embedding 还原句子。

    Zero2Text 是一种不训练 decoder、也不使用泄漏文本–向量对的文本 embedding 反演,针对 RAG 向量库在严格黑盒、目标域未知时的还原。

    深度解读完整解读
  8. 攻击arXiv 2602.00364

    「有人把它藏起来了」:针对 LLM 检索的查询无关黑盒攻击

    提出查询无关黑盒攻击 DQ-A,用可迁移文末后缀降低文档检索排名

    发表
    被测模型
    Qwen-1.5-7B-Instruct、SFR-Embedding-Mistral、E5-Mistral-7B-Instruct 等10个
    摘要DQ-A 以无查询黑盒后缀压低 LLM 检索排名,并在 BRIGHT 上比较三种基线。

    DQ-A 是一种 query-agnostic、complete black-box 的文档隐藏攻击,对象是用最后隐层相似度匹配的 LLM 检索。

    深度解读完整解读
  9. 攻击arXiv 2512.01335

    EmoRAG 研究揭示 RAG 检索对表情符号扰动的脆弱性

    提出 EmoRAG,向查询与知识库注入同一表情以劫持 RAG 检索

    发表
    被测模型
    SPECTER、Contriever、Qwen2-7B 等11个
    摘要EmoRAG 用表情联动查询与库文本。

    EmoRAG 测量 RAG 对符号扰动的反应:同一表情同时出现在查询和库文本里时,检索会偏离语义匹配。作者要检查的是,检索是否真由语义相关性决定。

    深度解读完整解读