Este artículo presenta una revisión exhaustiva del panorama emergente de amenazas para los sistemas de autenticación de voz (VAS) y las contramedidas anti-spoofing (CM). Describe la importante evolución de la autenticación de voz, desde sistemas tradicionales basados en características acústicas personalizadas hasta modelos de aprendizaje profundo capaces de extraer incrustaciones robustas de hablantes. Aborda diversos tipos de ataque, como el envenenamiento de datos, los ataques adversariales, los deepfakes y los ataques de suplantación adversarial. Para cada tipo de ataque, resume las metodologías, destaca los conjuntos de datos más utilizados, compara el rendimiento y las limitaciones, y organiza la literatura existente utilizando una taxonomía ampliamente aceptada. Al destacar los riesgos emergentes y los desafíos pendientes, busca impulsar el desarrollo de sistemas de autenticación de voz más seguros y resilientes.
