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VoiceCloak: A Multi-Dimensional Defense Framework against Unauthorized Diffusion-based Voice Cloning

Created by
  • Haebom

저자

Qianyue Hu, Junyan Wu, Wei Lu, Xiangyang Luo

개요

본 논문은 확산 모델(Diffusion Models, DMs) 기반의 음성 복제(Voice Cloning, VC) 기술의 악의적 남용 위험 증가에 대응하여, 새로운 방어 프레임워크인 VoiceCloak을 제안한다. VoiceCloak은 기존의 음성 복제 모델 방어 기법과 달리 DMs의 복잡한 생성 메커니즘을 고려하여, 참조 오디오에 적대적 섭동을 도입함으로써 음성 복제 과정을 방해한다. 구체적으로, 화자 식별 정보 왜곡을 통해 화자 식별을 모호하게 하고, 주의 집중 메커니즘을 교란하여 복제된 음성의 품질을 저하시킨다. 실험 결과, VoiceCloak이 DMs 기반의 무단 음성 복제에 대해 뛰어난 방어 성공률을 보임을 확인했다.

시사점, 한계점

시사점:
DMs 기반 음성 복제의 악용 위험에 대한 효과적인 방어 전략 제시
화자 식별 모호화 및 음성 품질 저하를 동시에 달성하는 다차원적 방어 기법 제안
DMs의 취약점 분석을 통한 표적화된 방어 전략 적용
청각적 인지 원리를 고려한 섭동 설계
한계점:
VoiceCloak의 성능이 특정 DMs 및 데이터셋에 의존할 가능성 존재
새로운 DMs 아키텍처 및 공격 기법에 대한 적응성 검증 필요
실제 환경에서의 효과 및 성능 저하 정도에 대한 추가 연구 필요
계산 비용 및 실시간 처리 가능성에 대한 추가적인 분석 필요
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