文章总结： 武汉大学两项成果被安全顶会ACMCCS2026录用。PolyVoice揭示说话人验证系统存在聚类漏洞，提出无需目标模型及语音的黑盒一对多冒充攻击，8样本达22%成功率；SlowPerception提出针对自动驾驶感知的物理延迟攻击。研究揭示AI系统潜在风险，建议在验证与感知设计中增强对聚类结构及物理延迟的鲁棒性。 综合评分： 73 文章分类： AI安全,漏洞分析

武汉大学NIS&PLab两项合作成果被信息安全领域国际顶级会议ACM CCS 2026录用

信息网络安全杂志

2026年7月17日 12:00 上海

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近日，武汉大学NIS&PLab成员、武汉大学武汉数学与智能研究院博士后葛云洁撰写的论文被第33届ACM计算机与通信安全会议（ACM Conference on Computer and Communications Security，ACM CCS 2026）录用。论文题目为“PolyVoice: Exploiting Cluster-Level Vulnerabilities for One-to-Many Impersonation in Speaker Verification Systems”（《针对说话人验证系统的基于聚类漏洞的一对多冒充攻击》）。葛云洁为论文第一作者，与国家网络安全学院王骞教授、赵令辰副教授（通讯作者）、香港科技大学（广州）段华忆助理教授、西安交通大学沈超教授合作完成。国家网络安全学院2025级硕士生蒋金龙、2023级博士生刘昱忱、2022级博士生张神轶参与了该成果的研究工作。

图1 基于替代模型的攻击样本生成概览

说话人验证系统（Speaker Verification Systems，SVSs）已广泛应用于智能终端、身份认证和安全访问控制等场景。现有针对说话人验证系统的攻击通常依赖目标用户的语音样本，并围绕特定受害者构造针对性的冒充样本，现实攻击成本较高。该研究从说话人嵌入空间的几何结构出发，发现当前说话人验证系统生成的说话人表征并非均匀分布，而是天然形成相对紧密且分离的聚类。由于系统通常基于说话人表征相似度进行阈值判定，同一聚类内不同用户的认证接受区域存在显著重叠。基于这一发现，作者提出PolyVoice攻击框架，该框架无需访问目标系统内部结构、模型参数或注册用户语音数据，仅利用若干替代模型和公开辅助语音数据即可构造一组可复用的攻击样本，使单个语音样本具备同时冒充多个注册用户的能力。为提升攻击样本在不同系统间的泛化能力，PolyVoice进一步引入多模型代理优化和渐进式代理引导优化策略，使生成样本趋近于不同说话人验证模型中相对稳定的聚类中心区域。研究在多个黑盒说话人验证系统上开展评估，覆盖4000余名测试用户。结果显示，PolyVoice仅使用8个预生成攻击样本，即可实现约22%的平均攻击成功率，显著优于已有字典式攻击方法。该研究揭示了说话人验证系统中由嵌入空间聚类结构引发的潜在安全风险，为设计更具鲁棒性的验证机制提供了重要参考。

此外，NIS&PLab王骞教授与西安交通大学沈超教授课题组合作的论文“SlowPerception: Physical-World Latency Attack against Camera-based Perception in Autonomous Driving”（《针对自动驾驶的基于摄像头感知系统的物理世界延迟攻击》）同时被ACM CCS 2026录用。

据悉，本届ACM CCS会议将于2026年11月15日至19日在荷兰海牙召开。ACM CCS于1993年首次举办，已有三十多年历史，是国际公认的信息安全领域旗舰会议，与IEEE S&P、USENIX Security、NDSS并称为信息安全领域国际四大顶级学术会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议，被录用的稿件反映了网络安全领域国际最前沿的研究水平。

来源：武汉大学国家网络安全学院

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