論文の概要: EmoAttack: Utilizing Emotional Voice Conversion for Speech Backdoor Attacks on Deep Speech Classification Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15508v2
• Date: Fri, 6 Sep 2024 07:46:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 17:59:54.801449
• Title: EmoAttack: Utilizing Emotional Voice Conversion for Speech Backdoor Attacks on Deep Speech Classification Models
• Title（参考訳）: EmoAttack:ディープ音声分類モデルを用いた音声バックドア攻撃に対する感情音声変換の利用
• Authors: Wenhan Yao, Zedong XingXiarun Chen, Jia Liu, yongqiang He, Weiping Wen,
• Abstract要約: 音声バックドア攻撃は、音声に固有の高レベルの主観的知覚特性である感情に戦略的に焦点を合わせることができる。 エモアタック法は、衝撃的なトリガー効果と、その顕著な攻撃成功率と精度のばらつきを保有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.164975438207411
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Deep speech classification tasks, mainly including keyword spotting and speaker verification, play a crucial role in speech-based human-computer interaction. Recently, the security of these technologies has been demonstrated to be vulnerable to backdoor attacks. Specifically speaking, speech samples are attacked by noisy disruption and component modification in present triggers. We suggest that speech backdoor attacks can strategically focus on emotion, a higher-level subjective perceptual attribute inherent in speech. Furthermore, we proposed that emotional voice conversion technology can serve as the speech backdoor attack trigger, and the method is called EmoAttack. Based on this, we conducted attack experiments on two speech classification tasks, showcasing that EmoAttack method owns impactful trigger effectiveness and its remarkable attack success rate and accuracy variance. Additionally, the ablation experiments found that speech with intensive emotion is more suitable to be targeted for attacks.
• Abstract（参考訳）: 単語スポッティングや話者検証を含むディープ音声分類タスクは、音声に基づく人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たす。 近年、これらの技術のセキュリティはバックドア攻撃に弱いことが実証されている。 具体的には、音声サンプルは、現在のトリガにおけるノイズ破壊と成分変化によって攻撃される。 音声のバックドア攻撃は、音声に固有の高レベルな主観的知覚特性である感情に戦略的に焦点を絞ることができることを示唆する。 さらに,感情音声変換技術が音声バックドア攻撃の引き金となりうることを提案し,その手法をEmoAttackと呼ぶ。 そこで本研究では,EmoAttack法が影響のあるトリガ効果と,その顕著な攻撃成功率と精度のばらつきを保有していることを示す2つの音声分類課題に対する攻撃実験を行った。 さらに、アブレーション実験では、集中的な感情を持つ音声の方が攻撃対象に適していることが判明した。

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