arXiv ID:
2607.01702
arXiv 提交日期: 2026-07-02
Pmeta-TLA:基于元学习和音色泄露攻击的语音分类模型后门攻击 / Pmeta-TLA: Backdoor Attacks for Speech Classification Models via Meta-Learning with Timbre Leakage Attack
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种新型后门攻击方法Pmeta-TLA,通过向语音的帧级音色特征中隐蔽注入恶意触发器(即音色泄露攻击TLA),并利用元学习和梯度冲突解决技术一次训练植入多个后门,从而高效、隐蔽地攻击语音分类模型,且不易被现有防御手段察觉。