Fugu-MT 論文翻訳(概要): Securing Voice Authentication Applications Against Targeted Data Poisoning

論文の概要: Securing Voice Authentication Applications Against Targeted Data Poisoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17277v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 04:52:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 15:41:13.199507
Title: Securing Voice Authentication Applications Against Targeted Data Poisoning
Title（参考訳）: ターゲットデータに対する音声認証アプリケーション保護
Authors: Alireza Mohammadi, Keshav Sood, Dhananjay Thiruvady, Asef Nazari,
Abstract要約: 現実的な攻撃シナリオを考慮した実世界のデータセットを用いた拡張フレームワークを提案する。その結果,提案手法はロバストであり,データセットのごく一部に毒を盛った場合でも正確な認証が可能であることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.856070170902535
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Deep neural network-based voice authentication systems are promising biometric verification techniques that uniquely identify biological characteristics to verify a user. However, they are particularly susceptible to targeted data poisoning attacks, where attackers replace legitimate users' utterances with their own. We propose an enhanced framework using realworld datasets considering realistic attack scenarios. The results show that the proposed approach is robust, providing accurate authentications even when only a small fraction (5% of the dataset) is poisoned.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークに基づく音声認証システムは、ユーザーを認証するために生体特性をユニークに識別する生体認証技術を約束している。しかし、ターゲットとするデータ中毒攻撃には特に影響を受けやすく、攻撃者は正統なユーザーの発話を自分自身で置き換える。現実的な攻撃シナリオを考慮した実世界のデータセットを用いた拡張フレームワークを提案する。その結果、提案手法は堅牢であり、少量(データセットの5%)しか毒を盛っていない場合でも正確な認証を提供することがわかった。

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