論文の概要: Evaluating Synthetic Command Attacks on Smart Voice Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08316v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 03:51:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:09:52.803883
• Title: Evaluating Synthetic Command Attacks on Smart Voice Assistants
• Title（参考訳）: スマート音声アシスタントにおける合成コマンド攻撃の評価
• Authors: Zhengxian He, Ashish Kundu, Mustaque Ahamad,
• Abstract要約: 単純な結合音声合成であっても、攻撃者が音声アシスタントに繊細な操作を指示するために使用できることを示す。 以上の結果から、音声アシスタントをターゲットとする合成悪意のあるコマンドに対するより良い防御の必要性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.91784559412979
• License:
• Abstract: Recent advances in voice synthesis, coupled with the ease with which speech can be harvested for millions of people, introduce new threats to applications that are enabled by devices such as voice assistants (e.g., Amazon Alexa, Google Home etc.). We explore if unrelated and limited amount of speech from a target can be used to synthesize commands for a voice assistant like Amazon Alexa. More specifically, we investigate attacks on voice assistants with synthetic commands when they match command sources to authorized users, and applications (e.g., Alexa Skills) process commands only when their source is an authorized user with a chosen confidence level. We demonstrate that even simple concatenative speech synthesis can be used by an attacker to command voice assistants to perform sensitive operations. We also show that such attacks, when launched by exploiting compromised devices in the vicinity of voice assistants, can have relatively small host and network footprint. Our results demonstrate the need for better defenses against synthetic malicious commands that could target voice assistants.
• Abstract（参考訳）: 音声合成の最近の進歩は、何百万人もの人々に音声が手に入ることの容易さと相まって、音声アシスタント(Amazon Alexa、Google Homeなど)などのデバイスで実現されるアプリケーションに新たな脅威をもたらす。 Amazon Alexaのような音声アシスタントのコマンドを合成するために、ターゲットからの無関係で限られた量の音声が使えるかどうかを探る。 より具体的には、コマンドソースと認証されたユーザとが一致した場合、音声アシスタントに対する攻撃を調査し、ソースが選択された信頼性レベルを持つ認証されたユーザである場合にのみ、アプリケーション(Alexaスキルなど)がコマンドを処理する。 単純な結合音声合成であっても、攻撃者が音声アシスタントを命令して繊細な操作を行うことができることを示す。 また,音声アシスタントの周辺に侵入したデバイスを利用すれば,ホストやネットワークのフットプリントが比較的小さくなることを示す。 以上の結果から、音声アシスタントをターゲットとする合成悪意のあるコマンドに対するより良い防御の必要性が示された。

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