基于机器学习的语音障碍检测系统漏洞分析

语音障碍的影响正在被更广泛地认可，作为公共卫生问题。近期研究中，已使用多种基于机器学习的分类器以潜在识别障碍语音和声音的能力。本文聚焦于通过探索可逆分类并损害这些系统可靠性的攻击可能性来分析这些系统的漏洞。鉴于个人健康信息的关键性质，了解哪些类型的攻击有效是改进此类系统安全性的必要的第一步。我们从原始音频开始，实施各种攻击方法，包括对抗性攻击、规避攻击和升调技术，并评估最先进的障碍检测模型对它们的响应。我们的发现识别出最有效的攻击策略，凸显了在医疗保健领域使用的机器学习系统需解决这些漏洞的必要性。