論文の概要: Parallel Stacked Aggregated Network for Voice Authentication in IoT-Enabled Smart Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19841v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 16:57:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:22:12.850060
• Title: Parallel Stacked Aggregated Network for Voice Authentication in IoT-Enabled Smart Devices
• Title（参考訳）: IoT対応スマートデバイスにおける音声認証のための並列スタック集約ネットワーク
• Authors: Awais Khan, Ijaz Ul Haq, Khalid Mahmood Malik,
• Abstract要約: 本稿では,音声制御型スマートIoTデバイスのための防御システムとして設計された軽量なフレームワークを提案する。 並列スタックアグリゲーションネットワーク(PSA-Net)は、生オーディオを直接処理し、データセット依存のハンドクラフト機能を必要としない。 その結果、PSA-Netは、現在のアンチスプーフィングソリューションに存在する異なる攻撃に対して、より一貫した性能を達成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.285291006895031
• License:
• Abstract: Voice authentication on IoT-enabled smart devices has gained prominence in recent years due to increasing concerns over user privacy and security. The current authentication systems are vulnerable to different voice-spoofing attacks (e.g., replay, voice cloning, and audio deepfakes) that mimic legitimate voices to deceive authentication systems and enable fraudulent activities (e.g., impersonation, unauthorized access, financial fraud, etc.). Existing solutions are often designed to tackle a single type of attack, leading to compromised performance against unseen attacks. On the other hand, existing unified voice anti-spoofing solutions, not designed specifically for IoT, possess complex architectures and thus cannot be deployed on IoT-enabled smart devices. Additionally, most of these unified solutions exhibit significant performance issues, including higher equal error rates or lower accuracy for specific attacks. To overcome these issues, we present the parallel stacked aggregation network (PSA-Net), a lightweight framework designed as an anti-spoofing defense system for voice-controlled smart IoT devices. The PSA-Net processes raw audios directly and eliminates the need for dataset-dependent handcrafted features or pre-computed spectrograms. Furthermore, PSA-Net employs a split-transform-aggregate approach, which involves the segmentation of utterances, the extraction of intrinsic differentiable embeddings through convolutions, and the aggregation of them to distinguish legitimate from spoofed audios. In contrast to existing deep Resnet-oriented solutions, we incorporate cardinality as an additional dimension in our network, which enhances the PSA-Net ability to generalize across diverse attacks. The results show that the PSA-Net achieves more consistent performance for different attacks that exist in current anti-spoofing solutions.
• Abstract（参考訳）: IoT対応スマートデバイス上での音声認証は、ユーザのプライバシとセキュリティに対する懸念が高まり、近年注目を集めている。 現在の認証システムは、合法な音声を模倣して認証システムを騙し、不正な行為(例えば、偽造、不正アクセス、金融詐欺など)を可能にする異なる音声スプーフィング攻撃(例えば、リプレイ、音声クローン、音声ディープフェイク)に弱い。 既存のソリューションは、しばしば単一のタイプの攻撃に対処するように設計され、目に見えない攻撃に対するパフォーマンスを損なう。 一方、IoT用に特別に設計されたものではなく、複雑なアーキテクチャを備えており、IoT対応のスマートデバイスにデプロイすることはできない。 さらに、これらの統合されたソリューションの多くは、より高い等速エラー率や特定の攻撃の精度の低下など、重要なパフォーマンス上の問題を示している。 これらの問題を克服するために,音声制御型スマートIoTデバイスのためのアンチスプーフィングディフェンスシステムとして設計された軽量フレームワークである並列スタックアグリゲーションネットワーク(PSA-Net)を提案する。 PSA-Netは生のオーディオを直接処理し、データセット依存のハンドクラフト機能や事前計算されたスペクトログラムを必要としない。 さらに、PSA-Netは、発話のセグメンテーション、畳み込みによる固有の微分可能な埋め込みの抽出、およびこれらを集約して正当性のある音声と区別する、分割変換集約方式を採用している。 既存のディープ Resnet 指向のソリューションとは対照的に,ネットワークの付加次元として濃度を組み込むことで,多様な攻撃に対してPSA-Net を一般化する能力が向上する。 その結果、PSA-Netは、現在のアンチスプーフィングソリューションに存在する異なる攻撃に対して、より一貫した性能を達成することがわかった。

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