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。