論文の概要: Attack on practical speaker verification system using universal adversarial perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09022v1
• Date: Wed, 19 May 2021 09:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 13:42:15.803101
• Title: Attack on practical speaker verification system using universal adversarial perturbations
• Title（参考訳）: universal adversarial perturbation を用いた実用的な話者照合システムへの攻撃
• Authors: Weiyi Zhang, Shuning Zhao, Le Liu, Jianmin Li, Xingliang Cheng, Thomas Fang Zheng, Xiaolin Hu
• Abstract要約: 本研究は,提案する対人摂動を,相手が話しているときに別個の音源として演奏することにより,現実的な話者検証システムにより,相手を対象話者と誤認することを示す。 2段階のアルゴリズムが提案され、テキストに依存しない普遍的対向摂動を最適化し、認証テキスト認識にはほとんど影響を与えない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.38185341318529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In authentication scenarios, applications of practical speaker verification systems usually require a person to read a dynamic authentication text. Previous studies played an audio adversarial example as a digital signal to perform physical attacks, which would be easily rejected by audio replay detection modules. This work shows that by playing our crafted adversarial perturbation as a separate source when the adversary is speaking, the practical speaker verification system will misjudge the adversary as a target speaker. A two-step algorithm is proposed to optimize the universal adversarial perturbation to be text-independent and has little effect on the authentication text recognition. We also estimated room impulse response (RIR) in the algorithm which allowed the perturbation to be effective after being played over the air. In the physical experiment, we achieved targeted attacks with success rate of 100%, while the word error rate (WER) on speech recognition was only increased by 3.55%. And recorded audios could pass replay detection for the live person speaking.
• Abstract（参考訳）: 認証シナリオでは、実際の話者認証システムの応用は通常、動的な認証テキストを読む必要がある。 以前の研究では、物理的攻撃を行うためのデジタル信号として音声対向的な例があり、オーディオ再生検出モジュールによって容易に拒否される。 本研究は, 相手が話しているときに, 相手を別個の音源として演奏することで, 相手をターゲットとする話者として誤判断することを示す。 2段階のアルゴリズムにより,テキスト非依存な普遍的逆摂動を最適化し,認証テキスト認識にはほとんど影響を与えない。 また,このアルゴリズムでは室内インパルス応答(rir)を推定し,空気中での摂動を効果的に行うことができた。 物理実験では,100%の成功率で標的攻撃を達成し,音声認識における単語誤り率(WER)は3.55%向上した。 そして録音された音声は、ライブの人のリプレイ検出をパスする。

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