論文の概要: Boosting the Transferability of Audio Adversarial Examples with Acoustic Representation Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19591v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:14:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:49:54.298068
• Title: Boosting the Transferability of Audio Adversarial Examples with Acoustic Representation Optimization
• Title（参考訳）: 音響表現最適化を用いた音響逆数例の転送性向上
• Authors: Weifei Jin, Junjie Su, Hejia Wang, Yulin Ye, Jie Hao,
• Abstract要約: 音声表現モデルから導かれる低レベル音響特性と対向的摂動を一致させる手法を提案する。 本手法はプラグイン・アンド・プレイであり,既存の攻撃手法と統合可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.720552406377147
• License:
• Abstract: With the widespread application of automatic speech recognition (ASR) systems, their vulnerability to adversarial attacks has been extensively studied. However, most existing adversarial examples are generated on specific individual models, resulting in a lack of transferability. In real-world scenarios, attackers often cannot access detailed information about the target model, making query-based attacks unfeasible. To address this challenge, we propose a technique called Acoustic Representation Optimization that aligns adversarial perturbations with low-level acoustic characteristics derived from speech representation models. Rather than relying on model-specific, higher-layer abstractions, our approach leverages fundamental acoustic representations that remain consistent across diverse ASR architectures. By enforcing an acoustic representation loss to guide perturbations toward these robust, lower-level representations, we enhance the cross-model transferability of adversarial examples without degrading audio quality. Our method is plug-and-play and can be integrated with any existing attack methods. We evaluate our approach on three modern ASR models, and the experimental results demonstrate that our method significantly improves the transferability of adversarial examples generated by previous methods while preserving the audio quality.
• Abstract（参考訳）: 自動音声認識(ASR)システムの普及により、敵攻撃に対する脆弱性が広く研究されている。 しかし、既存のほとんどの逆例は特定の個々のモデルで生成され、転送性に欠ける。 現実のシナリオでは、攻撃者はターゲットモデルに関する詳細な情報にアクセスできないことが多く、クエリベースの攻撃は不可能である。 この課題に対処するために、音声表現モデルから導かれる低レベル音響特性と対向的摂動を整合させる音響表現最適化手法を提案する。 提案手法は,モデル固有の高層抽象化に頼るのではなく,多様なASRアーキテクチャ間で一貫性のある基本音響表現を利用する。 これらの頑健で低レベルな表現に対して摂動を誘導するために音響的表現損失を強制することにより、音質を劣化させることなく、対向的な例のクロスモデル転送性を向上させる。 本手法はプラグイン・アンド・プレイであり,既存の攻撃手法と統合可能である。 提案手法は, 音声品質を保ちながら, 従来の手法が生成した対向例の転送性を大幅に向上することを示した。

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