論文の概要: Imperceptible Rhythm Backdoor Attacks: Exploring Rhythm Transformation for Embedding Undetectable Vulnerabilities on Speech Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10932v1
- Date: Sun, 16 Jun 2024 13:29:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 20:02:29.309070
- Title: Imperceptible Rhythm Backdoor Attacks: Exploring Rhythm Transformation for Embedding Undetectable Vulnerabilities on Speech Recognition
- Title（参考訳）: 知覚不能なリズムバックドアアタック: 音声認識に検出不能な脆弱性を埋め込むためのリズムトランスフォーメーションの探索
- Authors: Wenhan Yao, Jiangkun Yang, Yongqiang He, Jia Liu, Weiping Wen,
- Abstract要約: 近年,音声認識システムにおいて,典型的なバックドア攻撃が研究されている。
攻撃者は、良質な音声スペクトログラムにいくつかの組み込まれた変更を加えたり、ピッチや音色などの音声成分を変更したりする。
データ中毒のステルス性を改善するために,ランダム・スペクトログラム・リズム・トランスフォーメーション (Random Spectrogram Rhythm Transformation) と呼ばれる非ニューラルかつ高速なアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.164975438207411
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Speech recognition is an essential start ring of human-computer interaction, and recently, deep learning models have achieved excellent success in this task. However, when the model training and private data provider are always separated, some security threats that make deep neural networks (DNNs) abnormal deserve to be researched. In recent years, the typical backdoor attacks have been researched in speech recognition systems. The existing backdoor methods are based on data poisoning. The attacker adds some incorporated changes to benign speech spectrograms or changes the speech components, such as pitch and timbre. As a result, the poisoned data can be detected by human hearing or automatic deep algorithms. To improve the stealthiness of data poisoning, we propose a non-neural and fast algorithm called Random Spectrogram Rhythm Transformation (RSRT) in this paper. The algorithm combines four steps to generate stealthy poisoned utterances. From the perspective of rhythm component transformation, our proposed trigger stretches or squeezes the mel spectrograms and recovers them back to signals. The operation keeps timbre and content unchanged for good stealthiness. Our experiments are conducted on two kinds of speech recognition tasks, including testing the stealthiness of poisoned samples by speaker verification and automatic speech recognition. The results show that our method has excellent effectiveness and stealthiness. The rhythm trigger needs a low poisoning rate and gets a very high attack success rate.
- Abstract（参考訳）: 音声認識は人間とコンピュータの相互作用において重要なスタートリングであり、近年ではディープラーニングモデルがこのタスクにおいて優れた成功を収めている。
しかし、モデルトレーニングとプライベートデータプロバイダが常に分離されている場合、ディープニューラルネットワーク(DNN)を異常にするセキュリティ脅威は研究されるべきである。
近年,音声認識システムにおいて,典型的なバックドア攻撃が研究されている。
既存のバックドア法はデータ中毒に基づいている。
攻撃者は、良質な音声スペクトログラムにいくつかの組み込まれた変更を加えたり、ピッチや音色などの音声成分を変更したりする。
その結果、ヒトの聴力や自動深度アルゴリズムにより、有毒なデータを検出できる。
本稿では,データ中毒のステルス性を改善するために,ランダムスペクトログラムリズム変換(Random Spectrogram Rhythm Transformation, RRT)と呼ばれる非ニューラルかつ高速なアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは4つのステップを組み合わせて、ステルス性の有毒な発話を生成する。
リズム成分変換の観点から、提案するトリガーは、メルスペクトルを伸縮または圧縮し、信号に戻す。
操作は、良好なステルス性のために、音色と内容は変わらない。
本研究は,話者検証と自動音声認識による有毒試料の盗聴テストを含む,2種類の音声認識タスクについて行った。
その結果,本手法は有効性とステルス性に優れていた。
リズムトリガーは低中毒率を必要とし、非常に高い攻撃成功率を得る。
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