Inaudible Adversarial Perturbation: Manipulating the Recognition of User Speech in Real Time.
自动语音识别（ASR）系统已广泛应用于智能助手、语音控制、电话客服、会议转写等场景，其安全性直接关系到用户隐私和设备控制权。已有研究表明，ASR系统容易受到对抗样本（Adversarial Examples, AEs）的攻击，通过引入精心设
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← 返回所有主题ALIF: Low-Cost Adversarial Audio Attacks on Black-Box Speech Platforms using Linguistic Features.
该论文聚焦于语音可控智能设备面临的对抗样本（AE）威胁。已有黑盒对抗攻击仅需目标ASR系统最终转录结果，但通常需要大量查询，成本高昂，且对抗样本易受ASR模型更新影响。作者指出根本原因在于无法直接在深度学习模型决策边界附近构造对抗样本。基于
Ethical and Technical Limits of Deepfake Speech Datasets
该论文对39个深度伪造语音数据集进行了系统性的数据集级审计，分析了可访问性、文档质量、人口统计与语言覆盖范围、数据集规模以及底层真实语音来源等关键属性。研究发现两个重要问题：首先，绝大多数数据集缺乏人口统计元数据（如年龄、种族、国籍等），仅
Acoustic Interference: A New Paradigm Weaponizing Acoustic Latent Semantic for Universal Jailbreak against Large Audio Language Models
本文提出了一种针对大型音频语言模型（LALMs）的新型越狱攻击范式，称为声学干扰攻击（AIA）。传统方法通常将音频作为恶意负载的载体，通过语义优化、声学参数控制或添加扰动来嵌入有害内容。而本文作者发现，LALM的安全对齐可以被特定的声学潜在