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10月13日 · 周二

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  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。

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  2. 评测与基准arXiv 2609.35922

    VoxParity 评测:语音智能体在需要听声判断时仍按文字行事

    提出 VoxParity,固定转写只改音频,评测语音智能体是否按行业规则改工具调用

    发表
    场景
    AI Agent
    被测模型
    MiMo-V2.6-Pro、gemini-3.7-flash、Qwen3.8-Omni 等15个
    摘要VoxParity 用固定转写的音频对比和 words-only null,测量语音智能体是否按所听内容改变工具调用。

    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。

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  3. 防御arXiv 2609.12623

    SteerDuplex:可操控的全双工语音对话模型

    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

    发表
    被测模型
    SteerDuplex-SFT、SteerDuplex-RL
    摘要SteerDuplex 用 SFT 提升语音可控,用两阶段 RL 改时序,并记录奖励黑客。

    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。

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  4. 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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  5. 防御arXiv 2608.18607

    VA-Judger:面向联合视频-音频生成的人类偏好反馈奖励建模

    提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型

    发表
    被测模型
    VA-Judger、LTX-2 + VA-Judger
    摘要VA-Judger 用易到难的人类偏好学习做联合音视频奖励,并用于 LTX-2 后训练。

    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。

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  6. 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。。

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  7. 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。

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  8. 攻击arXiv 2605.28074

    SilentRetrieval:以语义保持的对抗数据投毒劫持检索增强生成

    提出 SilentRetrieval,以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成

    发表
    被测模型
    Llama-2-7B-Chat、Mistral-7B-Instruct-v0.2、Qwen-7B-Chat 等10个
    摘要两阶段投毒在单文档协议下兼顾检索劫持、生成操纵与近良性困惑度。

    SilentRetrieval 是针对 RAG 的两阶段语料投毒,在每查询一篇、合成目标答案的统一协议下,同时处理检索劫持、生成操纵和流畅度。

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  9. 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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  10. 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。

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  11. 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。

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已经到底了