論文の概要: DistriBlock: Identifying adversarial audio samples by leveraging
characteristics of the output distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17000v2
- Date: Thu, 15 Feb 2024 16:18:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 23:57:20.403750
- Title: DistriBlock: Identifying adversarial audio samples by leveraging
characteristics of the output distribution
- Title（参考訳）: DistriBlock:出力分布の特性を利用した対向音声サンプルの同定
- Authors: Mat\'ias P. Pizarro B., Dorothea Kolossa and Asja Fischer
- Abstract要約: アドリアックは、自動音声認識システムを誤認して任意のターゲットテキストを予測する。
本稿では,任意のASRシステムに適用可能な効率的な検出戦略であるDistriBlockを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.814662897701297
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Adversarial attacks can mislead automatic speech recognition (ASR) systems
into predicting an arbitrary target text, thus posing a clear security threat.
To prevent such attacks, we propose DistriBlock, an efficient detection
strategy applicable to any ASR system that predicts a probability distribution
over output tokens in each time step. We measure a set of characteristics of
this distribution: the median, maximum, and minimum over the output
probabilities, the entropy of the distribution, as well as the Kullback-Leibler
and the Jensen-Shannon divergence with respect to the distributions of the
subsequent time step. Then, by leveraging the characteristics observed for both
benign and adversarial data, we apply binary classifiers, including simple
threshold-based classification, ensembles of such classifiers, and neural
networks. Through extensive analysis across different state-of-the-art ASR
systems and language data sets, we demonstrate the supreme performance of this
approach, with a mean area under the receiver operating characteristic for
distinguishing target adversarial examples against clean and noisy data of 99\%
and 97\%, respectively. To assess the robustness of our method, we show that
adaptive adversarial examples that can circumvent DistriBlock are much noisier,
which makes them easier to detect through filtering and creates another avenue
for preserving the system's robustness.
- Abstract（参考訳）: 敵対的攻撃は、自動音声認識(ASR)システムを誤って任意のターゲットテキストを予測し、明確なセキュリティ脅威を引き起こす可能性がある。
このような攻撃を防止するため,各ステップで出力トークンの確率分布を予測するASRシステムに適用可能な効率的な検出戦略であるDistriBlockを提案する。
出力確率に対する中央値,最大値,最小値,分布のエントロピー,Kulback-LeiblerおよびJensen-Shannon分散といった分布の特性を,その後の時間ステップの分布に関して測定する。
次に,良性データと逆データの両方で観測される特性を利用して,単純なしきい値に基づく分類,そのような分類器のアンサンブル,ニューラルネットワークといったバイナリ分類器を適用する。
現状のASRシステムと言語データセットを網羅的に分析することにより, 対象の対向サンプルを, 99 %, 97 %のクリーンデータに対してそれぞれ識別する受信動作特性下の平均領域で, このアプローチの最高性能を実証する。
提案手法のロバスト性を評価するため,DistriBlockを回避可能な適応的対向例は,フィルタにより検出しやすくなり,システムのロバスト性を維持するための新たな道がもたらされた。
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