音频对抗样本：针对语音转文本的定向攻击
机器学习
2018-04-02 v2 人工智能
密码学与安全
摘要
我们在自动语音识别上构造定向音频对抗样本。给定任意音频波形，我们可生成另一个相似度超过 99.9% 但转写为我们任选短语(每秒音频可识别多达 50 个字符)的波形。我们将白盒基于迭代优化的攻击应用于 Mozilla 的端到端实现 DeepSpeech，并展示其成功率达 100%。该攻击的可行性引入了一个研究对抗样本的新领域。
关键词
引用
@article{arxiv.1801.01944,
title = {Audio Adversarial Examples: Targeted Attacks on Speech-to-Text},
author = {Nicholas Carlini and David Wagner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.01944},
year = {2018}
}