論文の概要: Real-time, Universal, and Robust Adversarial Attacks Against Speaker Recognition Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02301v2
• Date: Fri, 1 May 2020 02:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 13:36:46.274310
• Title: Real-time, Universal, and Robust Adversarial Attacks Against Speaker Recognition Systems
• Title（参考訳）: 話者認識システムに対するリアルタイム・ユニバーサル・ロバストな敵意攻撃
• Authors: Yi Xie, Cong Shi, Zhuohang Li, Jian Liu, Yingying Chen, Bo Yuan
• Abstract要約: 我々は,最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく話者認識システムに対する,最初のリアルタイム,普遍的,堅牢な敵攻撃を提案する。 英語話者109人の公開データセットを用いた実験は、提案した攻撃の有効性と堅牢性を示し、高い攻撃成功率は90%以上である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.559732692440424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the popularity of voice user interface (VUI) exploded in recent years, speaker recognition system has emerged as an important medium of identifying a speaker in many security-required applications and services. In this paper, we propose the first real-time, universal, and robust adversarial attack against the state-of-the-art deep neural network (DNN) based speaker recognition system. Through adding an audio-agnostic universal perturbation on arbitrary enrolled speaker's voice input, the DNN-based speaker recognition system would identify the speaker as any target (i.e., adversary-desired) speaker label. In addition, we improve the robustness of our attack by modeling the sound distortions caused by the physical over-the-air propagation through estimating room impulse response (RIR). Experiment using a public dataset of 109 English speakers demonstrates the effectiveness and robustness of our proposed attack with a high attack success rate of over 90%. The attack launching time also achieves a 100X speedup over contemporary non-universal attacks.
• Abstract（参考訳）: 近年,音声ユーザインタフェース(VUI)の普及が進み,多くのセキュリティ要求アプリケーションやサービスにおいて,話者を識別する重要な媒体として話者認識システムが登場している。 本稿では,最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく話者認識システムに対する,最初のリアルタイム,普遍的,堅牢な敵攻撃を提案する。 任意の登録話者の音声入力に音声に依存しない普遍的摂動を加えることで、DNNベースの話者認識システムは、話者を任意のターゲット(すなわち、敵意のある話者ラベル)として識別する。 また,室内インパルス応答 (rir) を推定することにより, 物理伝搬による音歪をモデル化し, 攻撃のロバスト性を向上させる。 英語話者109人の公開データセットを用いた実験は、提案した攻撃の有効性と堅牢性を示し、高い攻撃成功率は90%以上である。 攻撃開始時間もまた、現代の非ユニバーサル攻撃よりも100倍のスピードアップを達成する。

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