对抗鲁棒性

针对公开基座上算出的扰动能直接拖垮私有微调语音识别的问题，论文把防御集中到基座来源的可迁移方向上，用基座扰动训练、隐层位移约束和混合梯度扰动，把平均对抗词错误率从 92.6 降到 27.8，干净词错误率则从 16.4 升到 18.9。

针对伪造语音加微小扰动即可骗过检测器的问题，该文用轻净化前后检测分数的变化来判断风险，只对高风险输入做强扩散净化，在三个检测器和三种攻击下取得最优综合误差，而干净输入几乎不受影响，代价是每次都要做轻探针净化且自适应攻击下存在绕门风险。

该文针对冻结语音基础模型加层融合与线性头的适配方式，先在任务未知时稳定全部隐藏层表示再只用干净样本扩大分类边距，在三基座四任务十二组合上平均把鲁棒准确率提高 50.4 个百分点，代价是干净准确率下降 3.2 个百分点。

论文用短时傅里叶域遮蔽加对照审计 AdvWave-P 在 Qwen2-Audio 上的表现，发现八频段排序几乎被扰动能量解释，深层音频表示差异与遮蔽必要性正相关但不能定位因果层。

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针对声音与文本矛盾时模型只信文本的语义主导问题，论文用对抗合成基准 ASPIRE 和解耦网络 ACR-Net 做诊断与分离，在极性冲突上把声学准确率做到 68.4%，代价是依赖合成语音和额外解耦超参数。

论文用显式与隐式问法加语音注入构造 6.5K 评测揭示 Audio Flamingo 3 等模型高达 95.35% 攻击成功率，再以 120K 偏好对做 DPO 对齐把隐式攻击成功率从 79.19% 降到 40.24% 但仍残留显著幻觉。

论文把 Whisper 幻觉归因于信号传播几何的相变，用谱传播不稳定性框架解释小模型因跨注意力秩崩解而丢失声学证据、大模型因自注意力压缩锁定内部先验，并以 Tiny 到 Large-v3-Turbo 在对抗扰动下的有效秩与谱衰减变化为证据，代价是未直接测量层间对齐且结论限于 Whisper 家族。

针对净化后仍能克隆的语音伪造问题，该工作把身份比特藏进 100-1000 Hz 音素稳定区并用 Mamba 编码与对抗净化训练实现迁移，在 11 人 165 条克隆语音上报告近 100% 溯源而 MH-Mamba 净化后保持率报告 92.34% 且代价是需强制对齐与两阶段训练。

论文针对合成语音普及后水印检测缺乏统一跨分布评测的问题，用 10 种水印与三类扰动构建大规模基准并提出两阶段基线 AudioWMD，最强证据是白盒下 AudioWMD 在 Test1 取得 0.7715 的 AUROC 而单查询基线仅 0.4863，代价是黑盒 HSJA 谱域攻击下其检出率大幅下降。

该文针对语音语言模型同时受文本与音频越狱威胁的问题，选择在中间层残差流上用主成分分析暴露拒绝与顺从的分离结构并构造可跨模态转向的向量，最强证据是音频来源的拒绝向量把文本 AutoDAN 攻击成功率从 72.69% 压到 2.82% 而反向亦成立，代价是干预强度需按模型分布手调且只验证了两模型五种攻击。

针对防伪造说话人验证同时依赖说话人相似度和伪造检测分数的问题，AGENT 用分数最大化加方向选择性梯度融合做黑盒迁移攻击，在级联结构上报告最高 99.62% 攻击成功率，代价是扰动预算增大时信噪比降至 22 dB 左右。

针对非母语屈折变化导致端到端语音翻译显著掉点的问题，论文用对齐的语义空间把对抗文本嵌入直接注入语音流形做鲁棒微调，在四组翻译方向上平均提升约 3.4 个 BLEU 点而干净集仅下降约 0.6 个 BLEU 点，代价是仍需词级强制对齐和两阶段训练。

SMIA 针对 AI 合成语音中人耳不敏感的低能量时频区做黑盒频谱掩蔽与插值搜索，在 ASVspoof 2019 与 LibriSpeech 上报告独立反欺骗最高 100%、独立验证最高 97.5%、联合管线最高 82% 的攻击成功率，但强反欺骗与保真说话人特征之间存在明显张力。

针对联邦语音情感识别同时要保数据本地化和抗白盒对抗样本的问题，该文用训练时联邦对抗训练加推理时随机放缩填充的两阶段防御，在 DEMoS 上把 FGSM 和 PGD 下的可用性拉回约 90% 水平，而代价是 DeepFool 仍只能部分恢复且需额外对抗样本生成开销。

该研究把对抗扰动从波形搬到冻结 DAC 的连续隐空间，用条件生成器一次前向产生目标扰动，在语音指令、环境声、声场景和说话人验证上报告最高 99% 量级目标攻击成功率与 7 毫秒内推理，但以白盒可微流水线和冻结编解码器为前提。

论文以 WavLM 与 wav2vec 2.0 的 12 层帧表示为对象，用 k 近邻估计的局部本征维度量扰动引起的几何膨胀，并报告该膨胀与词错误率退化同向出现、层级 LID 向量可区分对抗与良性输入，但高信噪比下可分性与攻击成功率同步下降。

针对口语语种识别在白盒梯度攻击下急剧退化的问题，论文提出自防御对抗重训练 SDART，用渐进式对抗样本挖掘加无教师动态在线标签平滑和语言一致性约束，在 VoxLingua-10 与 Common Voice 上同时改善干净与受攻击样本的等错误率和平均代价，但强迭代攻击与跨库绝对数值仍有明显残留误差。

论文针对解码消息概率呈正态分布因而可用离群检测发现篡改的问题，提出两阶段自适应攻击 AWM，先用少量相似音频估计正常均值方差再逐比特约束优化，报告在两种水印与三种语音数据上替换与伪造检测率低于 10% 且去除为 0%，代价是音质优化会小幅抬高被检出风险。

论文把去除水印建模为先加高斯噪声再做语音增强的严格黑盒攻击，对六种神经水印与六种增强模型做范式级对比，显示基于语言模型的生成式增强去除最彻底，而判别式增强与纯频谱重建难以撼动与谐波对齐的高能量水印，且需以音质与音色变化为代价。