论文解读
Hijacking Large Audio-Language Models via Context-Agnostic and Imperceptible Auditory Prompt Injection
这篇论文揭示了针对音频大语言模型（LALM）的一种新型安全威胁：**上下文无关且不可感知的音频提示注入攻击**。攻击者仅需篡改输入音频数据（如会议录音、音乐片段），即可在用户不知情的情况下，劫持模型行
音频安全
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StreamMark: A Deep Learning-Based Semi-Fragile Audio Watermarking for Proactive Deepfake Detection
本文针对生成式AI带来的音频深度伪造威胁，提出了一种名为StreamMark的主动防御框架。该框架是一种基于深度学习的半脆弱音频水印系统，其核心创新在于重新定义了水印的目标：不是追求对所有变换的绝对鲁
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VoxSafeBench: Not Just What Is Said, but Who, How, and Where
这篇论文旨在解决一个关键问题：当语音大模型（SLM）进入多用户共享环境时，仅基于文本内容的安全对齐策略是不足的，说话人身份、副语言特征和声学场景等音频上下文信息会根本性地改变请求的性质。为此，作者提出