研究:多向量视觉文档索引可被反演还原页面内容
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
- arXiv
- 2610.09920
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 被测模型
- Tomoro-ColQwen3-8B、ColQwen3.5-4.5B、Tomoro-colqwen3-embed-4b 等13个
提出流匹配逆向框架,从多向量视觉文档索引重构页面
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
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。
构建 MedDistract 基准,测量偶发信息对临床文书与推理的污染
提出任务感知的跨域蒸馏与剪枝方法以压缩音频深度伪造检测器
提出 RECAST,本地改写图表与语音并做可逆数值映射以保护远程推理隐私
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
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。
摘要梯度上升类方法更接近简单评测下的重训参照,复杂方法会被知情攻击认出,多说话人更差。
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
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。
用 MMPIBench 评测多模态提示注入对 Agent 框架的影响
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。
提出 SHAQ,用影子查询嵌入替换文档嵌入以抵御嵌入反演
SHAQ 是面向云端向量库 EIA 的防御:不直接改文档嵌入,而用影子查询嵌入替换它们。
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒
提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型
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。
提出策略 RAG 的知识库投毒攻击与检测防御 CLD-KB
提出嵌入推断攻击 EIA,在黑盒 IR 中识别所用嵌入模型
EIA 是在黑盒 IR 上识别所用嵌入模型的攻击。。
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
PaperGuard同时评测并检测多模态 AI 审稿中的评分操纵。
提出 SilentRetrieval,以语义保持对抗文档投毒劫持 RAG 检索与生成
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。
提出 SWhisper,用近超声波向语音驱动 LLM 隐蔽注入越狱提示
提出 Aegis 红队框架,多轮攻击高风险语音 Agent
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。
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
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。
提出 EmoRAG,向查询与知识库注入同一表情以劫持 RAG 检索
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。