論文の概要: BadSQA: Stealthy Backdoor Attacks Using Presence Events as Triggers in
Non-Intrusive Speech Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01480v1
- Date: Mon, 4 Sep 2023 09:35:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 19:15:10.923705
- Title: BadSQA: Stealthy Backdoor Attacks Using Presence Events as Triggers in
Non-Intrusive Speech Quality Assessment
- Title（参考訳）: BadSQA:非侵入的音声品質評価における存在事象をトリガーとして用いるステルスなバックドア攻撃
- Authors: Ying Ren, Kailai Shen, Zhe Ye, Diqun Yan
- Abstract要約: 非侵入的音声品質評価(NISQA)は,参照音声を必要とせず,音声の平均評価スコア(MOS)を予測する上で大きな注目を集めている。
NISQAタスクに対する新たなバックドア攻撃を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7828576845738455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non-Intrusive speech quality assessment (NISQA) has gained significant
attention for predicting the mean opinion score (MOS) of speech without
requiring the reference speech. In practical NISQA scenarios, untrusted
third-party resources are often employed during deep neural network training to
reduce costs. However, it would introduce a potential security vulnerability as
specially designed untrusted resources can launch backdoor attacks against
NISQA systems. Existing backdoor attacks primarily focus on classification
tasks and are not directly applicable to NISQA which is a regression task. In
this paper, we propose a novel backdoor attack on NISQA tasks, leveraging
presence events as triggers to achieving highly stealthy attacks. To evaluate
the effectiveness of our proposed approach, we conducted experiments on four
benchmark datasets and employed two state-of-the-art NISQA models. The results
demonstrate that the proposed backdoor attack achieved an average attack
success rate of up to 99% with a poisoning rate of only 3%.
- Abstract（参考訳）: 非侵入的音声品質評価(NISQA)は,参照音声を必要とせず,音声の平均評価スコア(MOS)を予測する上で大きな注目を集めている。
実用的なnisqaシナリオでは、信頼できないサードパーティリソースは、コスト削減のためにディープニューラルネットワークトレーニング中に使用されることが多い。
しかし、NISQAシステムに対するバックドア攻撃を起動できる特別に設計された信頼できないリソースが、潜在的なセキュリティ脆弱性を導入するだろう。
既存のバックドア攻撃は主に分類タスクに焦点を当てており、回帰タスクであるNISQAに直接適用されない。
本稿では,NISQAタスクに対する新たなバックドア攻撃を提案する。
提案手法の有効性を評価するため、4つのベンチマークデータセットを用いて実験を行い、2つの最先端NISQAモデルを用いた。
その結果,提案するバックドア攻撃は平均攻撃成功率99%,中毒率3%であった。
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