典型文献
面向语音识别系统的对抗样本攻击及防御综述
文献摘要：
自动语音识别系统(ASR)能将输入语音转换为对应的文本,其性能因深度学习技术的发展得到了显著提高.然而,通过在输入语音中添加微小扰动而生成的对抗样本,可以使人类毫无察觉的同时让ASR系统产生不可预测的,甚至是攻击性的指令.这种新型的对抗样本攻击给基于深度学习的ASR系统带来了诸多安全隐患.本文对语音对抗样本作了系统性的分析和梳理,提出了对现有对抗样本的分类.其次介绍了面向ASR系统的对抗样本生成方法.同时,阐述了典型的对抗样本防御策略.最后讨论了对抗样本带来的挑战,并分别就如何使生成的攻击更加逼真,和增强ASR的鲁棒性提出了若干有价值的研究方向.
文献关键词：
语音对抗样本;语音识别系统;对抗样本防御;深度学习;生成对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
陈佳豪;白炳松;王冬华;严迪群;王让定
作者机构：
宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211
文献出处：
引用格式：
[1]陈佳豪;白炳松;王冬华;严迪群;王让定-.面向语音识别系统的对抗样本攻击及防御综述)[J].小型微型计算机系统,2022(03):466-474
A类：
自动语音识别系统,语音对抗样本
B类：
对抗样本攻击,ASR,语音转换,深度学习技术,小扰动,毫无,察觉,攻击性,统带,对抗样本生成,生成方法,对抗样本防御,防御策略,逼真,生成对抗网络
AB值：
0.199024
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