使用通用对抗扰动攻击实用说话人验证系统
声音
2021-05-20 v1 人工智能
音频与语音处理
摘要
在认证场景中，实用说话人验证系统的应用通常要求用户朗读动态认证文本。以往的研究将音频对抗样本作为数字信号进行物理攻击，但容易被音频重放检测模块拒绝。本工作表明，通过在攻击者说话时播放我们精心制作的对抗扰动作为独立声源，实用说话人验证系统会将攻击者误判为目标说话人。我们提出了一种两步算法来优化通用对抗扰动，使其与文本无关且对认证文本识别影响很小。我们还在算法中估计了房间脉冲响应（RIR），使得扰动在空气中播放后仍然有效。在物理实验中，我们实现了100%成功率的定向攻击，而语音识别的词错误率（WER）仅增加了3.55%。录制的音频能够通过针对真人说话的重放检测。
引用
@article{arxiv.2105.09022,
title = {Attack on practical speaker verification system using universal adversarial perturbations},
author = {Weiyi Zhang and Shuning Zhao and Le Liu and Jianmin Li and Xingliang Cheng and Thomas Fang Zheng and Xiaolin Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.09022},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 2 figures