防御arXiv 2609.29287
AEGIS：用内部信号在中间层拦截大型音频语言模型越狱
提出 AEGIS，用中层内部信号选择性激活后层适配器拦截音频越狱
- arXiv
- 2609.29287
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 白盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B、VITA-1.5、Ultravox v0.5 等6个
- 评测与基准arXiv 2609.09404
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
- arXiv
- 2609.09404
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 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
- arXiv
- 2609.01723
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 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。
- 攻击arXiv 2608.15578
ARENA：面向大型音频语言模型的自动化红队框架
提出 ARENA 音频红队框架，自动构造文本安全且音频接地的越狱输入
- arXiv
- 2608.15578
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Audio Flamingo 3、Qwen2-Audio-7B-Instruct、MiMo-Audio-7B-Instruct 等4个
- 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
- arXiv
- 2607.01276
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。。
- 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
- arXiv
- 2606.12716
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 评测与基准arXiv 2606.06037
SpeechJBB：语码转换语音下大型音频语言模型的越狱基准
提出 SpeechJBB，评测语码转换语音下音频语言模型的越狱稳健性
- arXiv
- 2606.06037
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-Omni-7B、Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct、Voxtral-Small-24B 等9个
摘要SpeechJBB 用五语语码转换语音和伪词探针评测九个 LALM，作者将越狱归为对齐失败而非听不懂。
SpeechJBB 用合成语音测量 LALM 在五语、语码转换和局部伪词混淆下的安全对齐，并另设口语理解对照。
- 攻击arXiv 2605.18168
研究者提出声学干扰攻击 AIA，可通用越狱 10 个大型音频语言模型
提出声学干扰攻击 AIA，用良性音频潜语义越狱音频语言模型
- arXiv
- 2605.18168
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen3-Omni、Qwen2.5-Omni、Qwen2-Audio 等10个
- 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
- arXiv
- 2602.07379
- 发表
- 层
- 应用层
- 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。
- 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
- arXiv
- 2602.00364
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 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
- arXiv
- 2512.01335
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- LLM 应用
- 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。
- 攻击arXiv 2511.10692
StyleBreak：利用风格化音频越狱揭示大型音频语言模型的对齐漏洞
提出 StyleBreak 风格化音频越狱，利用语音属性绕过音频语言模型对齐
- arXiv
- 2511.10692
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio-7B-Instruct、MERaLiON-AudioLLM-Whisper-SEA-LION、Ultravox-v0.4.1-Llama-3.1-8B 等6个
- 攻击arXiv 2504.01094
研究者提出 Multi-AudioJail
提出 MULTI-AUDIOJAIL，以多语多口音和声学扰动越狱音频模型
- arXiv
- 2504.01094
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- Qwen2-Audio、DiVA-llama-3-v0-8b、MERaLiON-AudioLLM-Whisper-SEA-LION 等5个
摘要黑盒多语多口音音频加声学扰动可抬高 LALM 的 JSR，文本示范防御并非在每个模型上都下降。
已经到底了