論文の概要: Malafide: a novel adversarial convolutive noise attack against deepfake and spoofing detection systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07655v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 09:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 14:22:20.745884
• Title: Malafide: a novel adversarial convolutive noise attack against deepfake and spoofing detection systems
• Title（参考訳）: malafide: ディープフェイクおよびスプーフィング検出システムに対する新しい対向的畳み込み雑音攻撃
• Authors: Michele Panariello, Wanying Ge, Hemlata Tak, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans
• Abstract要約: 本稿では、自動話者検証(ASV)スプーフィング対策(CM)に対する普遍的対人攻撃であるマラフィドについて述べる。 最適化線形時間不変フィルタを用いて畳み込み雑音を導入することで、品質や話者の声などの他の音声特性を保ちながらCM信頼性を損なうことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.863708392605444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Malafide, a universal adversarial attack against automatic speaker verification (ASV) spoofing countermeasures (CMs). By introducing convolutional noise using an optimised linear time-invariant filter, Malafide attacks can be used to compromise CM reliability while preserving other speech attributes such as quality and the speaker's voice. In contrast to other adversarial attacks proposed recently, Malafide filters are optimised independently of the input utterance and duration, are tuned instead to the underlying spoofing attack, and require the optimisation of only a small number of filter coefficients. Even so, they degrade CM performance estimates by an order of magnitude, even in black-box settings, and can also be configured to overcome integrated CM and ASV subsystems. Integrated solutions that use self-supervised learning CMs, however, are more robust, under both black-box and white-box settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動話者検証(ASV)スプーフィング対策(CM)に対する普遍的対人攻撃であるマラフィドについて述べる。 最適化線形時間不変フィルタを用いて畳み込み雑音を導入することで、品質や話者の声などの他の音声特性を保ちながらCM信頼性を損なうことができる。 最近提案された他の敵対的攻撃とは対照的に、マラフィドフィルタは入力発話と持続時間とは独立に最適化され、基礎となるスプーフィング攻撃の代わりに調整され、少数のフィルタ係数のみの最適化を必要とする。 それでも、ブラックボックスの設定でもcmパフォーマンスの見積もりを桁違いに低下させ、統合cmおよびasvサブシステムも克服するように設定できる。 しかし、自己教師付き学習cmsを使用する統合ソリューションは、ブラックボックスとホワイトボックスの両方の設定下でより堅牢である。

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