对抗鲁棒性

KeyBound 把 16 比特载荷先用密钥掩码再经宿主频谱调制嵌入，以存在检测与密钥解码分离的验证规则做归属，在谱去噪下保持检测 1.00 与比特精度 0.98，代价是宽带感知质量降到 3.03 且自适应重构移除仍能抹掉水印。

针对全双工语音对话持续暴露声学通道的问题，论文用掩蔽阈值约束的不可闻扰动形式化劫持、静默与越狱三类攻击，并以码本几何与掩蔽匹配的潜变量平滑加一致性训练把劫持从 91.7% 降到 8.3%，代价是 UTMOS 相对下降 2.3% 且认证半径只到 0.616 的保底水平。

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论文针对基于冻结自监督模型的音频伪造检测器提出无说话人依赖的线性卷积攻击 Malasimplex，在 YourTTS 与 XTTS 两组高质量伪造上把等错误率推高 2 到 7 倍，并在更换骨干时仍保持黑盒迁移，同时以频响曲线解释攻击在哪些频带掩盖伪造痕迹。

针对剪切拼接易失同步的问题，AWARE 用时频域对抗优化嵌入水印并以时间无关检测器解码，在保持 PESQ 约 4.26 与 STOI 约 0.99 的同时在多种编辑下保持低误码率，代价是逐样本迭代嵌入开销与神经压缩等条件仍有残留误差。

该文研究针对 Whisper 系列的通用、有迁移性的目标性声学攻击，提出 MuteOut 随机掩码优化，以较大的扰动预算换取跨模型的目标词成功率，同时用词错率和语义分数量化通用性与迁移性之间的折中。

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针对大音频语言模型越狱评测只做文本转语音的问题，该工作先建 1495 条 10 类音频基线集，再用语义一致约束加贝叶斯优化组合时域频域混合扰动生成更强攻击，并在 7 个模型上报告攻击成功率等五项指标显示微小保义扰动仍显著降低安全性，同时以严格拒绝换可用性为代价。

论文研究只加音频扰动能否无目标破坏音频视频语言模型的问答，方法是固定视频与文本并用六种损失学习一段可复用的共享扰动，最强证据是组合损失在 AVQA 上达到 96.03% 攻击成功率，代价是跨模型与跨声学域迁移很弱且物理混响下部分目标明显衰减。

针对同音替换、字形拆解、缩写与中英混写等伪装使纯文本失效的问题，MMBERT 把文本、合成语音与字形图像经对齐器送入共享自注意力加混合专家结构，并用三阶段渐进训练稳定优化，在 ToxiCloakCN 上报告 F1 为 95.2，代价是依赖合成多模态输入与较重的分阶段调参。

论文针对视觉-语言-动作模型的摄像头与麦克风输入，研究用激光、电磁、超声等物理信号注入的八种攻击如何导致任务失败，并用先干净训练再混入攻击数据的对抗训练在保持干净性能的同时提升中强度攻击下的鲁棒性，代价是干净集平均约 3% 的下降与部分强攻击仍难完全防住。

论文针对大音频语言模型的黑盒音频越狱问题，用两阶段语言与声学风格变换加查询自适应策略搜索 70 种风格组合，在 4 个开源模型和 2 个商用模型上验证了情感、年龄、性别扰动能提升越狱成功率，代价是需要可控 TTS 与多次查询评估。

针对音频对抗样本跨模型迁移弱的问题，论文先用时间打乱与可解释性热图证明三类语音模型依赖局部时序与冗余特征，再提出可叠加的时间打乱梯度增强框架，在九个模型上取得更强的迁移效果，但粒度错配与权重过大会带来波动与额外开销。

论文把音频水印威胁从删除与伪造推进到再嵌入伪造消息并劫持归属的覆盖攻击，在 AudioSeal、Timbre、WavMark 上按白盒、灰盒、黑盒验证了接近 100% 的原水印失效率，代价是暴力堆叠会让信噪比明显下降而查询筛选能省下一半以上训练开销。