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A Survey of Threats Against Voice Authentication and Anti-Spoofing Systems

Created by
  • Haebom

作者

Kamel Kamel, Keshav Sood, Hridoy Sankar Dutta, Sunil Aryal

概要

本論文は、音声認証システム(VAS)とアンチスプーフィング対策(CM)をターゲットとする最新の脅威環境の包括的なレビューを提供します。手作業の音響機能に依存する既存システムから強力なスピーカー埋め込みを抽出できる深層学習モデルで音声認証が大きく発展したが、このような採用増加とともに脅威も増加しました。本論文は音声認証の発展過程を時間順に追跡し,技術発展とともに脆弱性がどのように進化したかを調査する。各攻撃タイプについて方法論を要約し、一般的に使用されるデータセットを強調し、パフォーマンスと制限を比較し、広く受け入れられている分類スキームを使用して既存の文献を整理します。新たに登場するリスクと未解決の課題を強調することで、より安全で弾力的な音声認証システムの開発を支援することを目指します。対処する攻撃の種類には、データポイズニング、敵対的攻撃、ディープフェイク、敵対的スプーフィング攻撃などがあります。

Takeaways、Limitations

Takeaways:音声認証システムの最新の脅威環境の包括的な分析を提供することで、より安全で堅牢なシステム開発に貢献できます。さまざまな種類の攻撃の方法論、データセット、パフォーマンス比較などを包括的に提示し、研究者や開発者に有用な情報を提供します。
Limitations:この論文は既存の研究の包括的なレビューに焦点を当てているため、新しい攻撃技術や防御技術の登場によって内容はすぐに古くなる可能性があります。さらに、関連するすべての研究を完全に網羅するのは難しいという制限があります。特定の攻撃タイプや防御技術の詳細な分析ではなく、幅広い概要を提供することに集中しています。
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