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Spectral Masking and Interpolation Attack (SMIA): A Black-box Adversarial Attack against Voice Authentication and Anti-Spoofing Systems

Created by
  • Haebom

作者

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

概要

本論文は、音声認証システム(VAS)の深刻な脆弱性を示す新しい攻撃技術であるSpectral Masking and Interpolation Attack(SMIA)を提案します。 SMIAは、人間の耳には聞こえない周波数領域を戦略的に操作してAI生成音声を変調することで、従来のアンチスプーフィング対策(CMs)を迂回する敵対的なサンプルを生成します。実際の環境を模倣したさまざまな実験を通じて、最先端(SOTA)モデルに対するSMIAの効果を評価した結果、結合されたVAS / CMシステムに対して少なくとも82%、独立した話者認証システムに対して少なくとも97.5%、そして対応策に対しては100%の高い攻撃成功率を達成しました。これは、現在のセキュリティシステムが適応的な敵対的攻撃に対して不十分であることを示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
既存音声認証システムのアンチスプーフィング対策の脆弱性を明確に提示
適応的で状況認識的な動的防御システムの必要性を強調。
SMIA攻撃技術を介して、実際の世界の脅威の新しい視点を提供します。
現在の音声認証システムのセキュリティを強化するための研究方向を提示します。
Limitations:
SMIA攻撃の影響は、特定のSOTAモデルと設定に限定される可能性があります。
実際の世界環境における一般化の可能性に関するさらなる研究が必要である。
提案された攻撃に対する防御技術の研究が欠けている。
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