論文の概要: MAIA: An Inpainting-Based Approach for Music Adversarial Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04980v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 10:05:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.560788
• Title: MAIA: An Inpainting-Based Approach for Music Adversarial Attacks
• Title（参考訳）: MAIA: 音楽の敵対的攻撃に対するペイントに基づくアプローチ
• Authors: Yuxuan Liu, Peihong Zhang, Rui Sang, Zhixin Li, Shengchen Li,
• Abstract要約: 音楽の敵対的攻撃は音楽情報検索の分野で大きな関心を集めている。 我々は、ホワイトボックスとブラックボックスの両方の攻撃シナリオをサポートする新しい攻撃フレームワーク、MAIA(Music Adversarial Inpainting Attack)を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.412391002036125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Music adversarial attacks have garnered significant interest in the field of Music Information Retrieval (MIR). In this paper, we present Music Adversarial Inpainting Attack (MAIA), a novel adversarial attack framework that supports both white-box and black-box attack scenarios. MAIA begins with an importance analysis to identify critical audio segments, which are then targeted for modification. Utilizing generative inpainting models, these segments are reconstructed with guidance from the output of the attacked model, ensuring subtle and effective adversarial perturbations. We evaluate MAIA on multiple MIR tasks, demonstrating high attack success rates in both white-box and black-box settings while maintaining minimal perceptual distortion. Additionally, subjective listening tests confirm the high audio fidelity of the adversarial samples. Our findings highlight vulnerabilities in current MIR systems and emphasize the need for more robust and secure models.
• Abstract（参考訳）: 音楽の敵対的攻撃は音楽情報検索(MIR)の分野で大きな関心を集めている。 本稿では,白箱攻撃と黒箱攻撃の両方をサポートする新たな攻撃フレームワークであるMAIA(Music Adversarial Inpainting Attack)を提案する。 MAIAは、重要音声セグメントを識別するために重要分析から始まり、修正の対象となる。 生成的塗装モデルを用いて、これらのセグメントを攻撃モデルの出力から誘導して再構成し、微妙で効果的な対向的摂動を確実にする。 我々は複数のMIRタスクにおいてMAIAを評価し、最小限の知覚歪みを維持しながら、ホワイトボックスとブラックボックスの両方で高い攻撃成功率を示す。 さらに, 主観的聴力テストにより, 対側サンプルの高聴力性が確認された。 我々の発見は、現在のMIRシステムの脆弱性を強調し、より堅牢でセキュアなモデルの必要性を強調している。

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