論文の概要: MIXPGD: Hybrid Adversarial Training for Speech Recognition Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05758v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 07:52:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 15:38:42.661964
• Title: MIXPGD: Hybrid Adversarial Training for Speech Recognition Systems
• Title（参考訳）: mixpgd:音声認識システムのためのハイブリッドadversarial training
• Authors: Aminul Huq, Weiyi Zhang, Xiaolin Hu
• Abstract要約: ASRシステムのモデルの堅牢性を向上させるために,混合PGD逆行訓練法を提案する。 標準的な対人訓練では、教師なしまたは教師なしの手法を利用して、敵のサンプルを生成する。 我々は,モデルロバスト性向上に役立つ新しい対向サンプルを生成するために,教師付きアプローチと教師なしアプローチの両機能を融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.01556863687433
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Automatic speech recognition (ASR) systems based on deep neural networks are weak against adversarial perturbations. We propose mixPGD adversarial training method to improve the robustness of the model for ASR systems. In standard adversarial training, adversarial samples are generated by leveraging supervised or unsupervised methods. We merge the capabilities of both supervised and unsupervised approaches in our method to generate new adversarial samples which aid in improving model robustness. Extensive experiments and comparison across various state-of-the-art defense methods and adversarial attacks have been performed to show that mixPGD gains 4.1% WER of better performance than previous best performing models under white-box adversarial attack setting. We tested our proposed defense method against both white-box and transfer based black-box attack settings to ensure that our defense strategy is robust against various types of attacks. Empirical results on several adversarial attacks validate the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークに基づく自動音声認識(ASR)システムは、敵の摂動に対して弱い。 ASRシステムのモデルの堅牢性を向上させるために,混合PGD逆行訓練法を提案する。 標準的な対人訓練では、教師なしまたは教師なしの手法を利用して、敵のサンプルを生成する。 我々は,モデルロバスト性向上に役立つ新しい対向サンプルを生成するために,教師付きアプローチと教師なしアプローチを融合する。 様々な最先端の防御方法と敵攻撃に対する広範囲な実験と比較を行い、混合PGDは、ホワイトボックスの敵攻撃設定下での過去の最高の性能モデルよりも4.1%WER向上していることを示した。 提案手法をホワイトボックスおよび転送ベースのブラックボックス攻撃設定に対して適用し, 各種攻撃に対する防御戦略の堅牢性を確認した。 いくつかの敵攻撃に対する実証実験の結果,提案手法の有効性が検証された。

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