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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

本稿では、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。手作業の音響特性に依存する既存のシステムから強力な話者埋め込みを抽出できる深層学習モデルへの音声認証の重要な変化を追跡し、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を含むさまざまな攻撃タイプを扱います。攻撃タイプごとに方法論を要約し、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し、より安全で弾力性のある音声認証システムの開発を支援することを目指しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
音声認証システムの進化とともに発展してきたさまざまな脅威の種類の包括的な理解を提供します。
各攻撃タイプの方法論、データセット、パフォーマンス、および制限の体系的な分析を提供します。
より安全で弾力性のある音声認証システムを開発するための方向性を提供します。
最新の脅威に対する研究動向を把握し、将来の研究方向を提示するのに役立ちます。
Limitations:
本論文は既存の研究結果を総合的に分析したサーベイ論文であり、新しい攻撃技法や防御技法に対する独自の研究結果は含まれません。
新たに登場する脅威の研究が継続的に進められているため、本論文で取り上げた内容は常に最新の状態を反映していない可能性があります。
さまざまな攻撃タイプと防御技術の詳細な技術的分析が不足する可能性があります。
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