Слушать негласные: языковые модели предпочтений для акустических антиверсионных нападений

arXiv: 2606.06833v2 Annuales Type: заменить резюме: системы автоматического распознавания речи (АСР), функционирующие в режиме реального времени, должны обрабатывать акустические вводимые данные при жестких временных ограничениях, когда решения о транскрипции по своей сути принимаются на основе неполной информации. Это причинно-следственное ограничение служит информационной лазейкой для нападавших, существенно ограничивая эффективность нападения. Наше новое нападение на семантик Гамбит нарушает это причинное ограничение, дополняя противника прогнозным контекстом, вытекающим из Большой языковой модели в реальном времени. Наши эксперименты показывают, что эта форма увеличения может повысить уровень ошибок в словах до 35,6 процента — это в три раза больше нынешнего уровня. В конечном итоге эта работа показывает, как можно использовать обычные и низколатные инструменты ЛММ для систематического подрыва трубопроводов АСР в режиме реального времени.