본 논문은 음성 인증 시스템(VAS)과 안티 스푸핑 대응책(CMs)을 표적으로 하는 최신 위협 환경에 대한 포괄적인 검토를 제시합니다. 수작업 음향 기능에 의존하는 기존 시스템에서 강력한 스피커 임베딩을 추출할 수 있는 심층 학습 모델로 음성 인증이 크게 발전했지만, 이러한 채택 증가와 함께 위협도 증가했습니다. 본 논문은 음성 인증의 발전 과정을 시간순으로 추적하고 기술 발전과 함께 취약성이 어떻게 진화했는지 조사합니다. 각 공격 유형에 대해 방법론을 요약하고, 일반적으로 사용되는 데이터 세트를 강조하고, 성능과 한계를 비교하며, 널리 받아들여지는 분류 체계를 사용하여 기존 문헌을 정리합니다. 새롭게 등장하는 위험과 미해결 과제를 강조함으로써, 더욱 안전하고 탄력적인 음성 인증 시스템 개발을 지원하는 것을 목표로 합니다. 다루는 공격 유형에는 데이터 포이즈닝, 적대적 공격, 딥페이크, 적대적 스푸핑 공격 등이 포함됩니다.
