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J-GLOBAL ID：202102214240042773   整理番号：21A2014193

Audio Adversarial Exampleに対する音声加工を用いた防御方法の検討

Protection method with audio processing against Audio Adversarial Example

著者 (4件)： 山本泰成 (岡山大 大学院ヘルスシステム統合科学研究科) ,  樽谷優弥 (岡山大 学術研究院) ,  福島行信 (岡山大 学術研究院) ,  横平徳美 (岡山大 学術研究院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 66(SP2021 1-23)  ページ： 19-24 (WEB ONLY)  発行年： 2021年06月11日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 機械学習技術により音声認識の認識精度が向上し,スマートスピーカや音声アシスタントをはじめとした音声認識システムの需要が高まっている。一方で,音声認識システムはセキュリティ面で脆弱であることが懸念されている。特に,機械学習技術の脆弱性であるAdversarial Exampleにより,音声認識システムに誤認識を引き起こさせるAudio Adversarial Exampleが問題視されている。本稿では,Audio Adversarial Exampleによる音声認識システムへの攻撃への防御方法として,音声加工を用いた防御方法を提案する。提案手法は入力音声に正常音声の認識に影響のない微小な加工をすることで誤認識を防ぐことを目指す。本稿では,周波数加工と速度加工の2つの加工方法を用いて検証を行った。評価の結果,提案手法によって正常音声の認識率への影響を抑えつつ,攻撃音声の攻撃成功率を0%にできることを明らかにした。(著者抄録)

シソーラス用語： *音声認識 ,  機械学習 ,  音声合成 ,  *セキュリティ ,  サイバー攻撃 ,  音声処理 ,  認識 ,  *防御機構
準シソーラス用語： *音声認識システム ,  誤認識 ,  深層学習音声合成 ,  脆弱性攻撃

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

引用文献 (18件)：

• Siri. https://www.apple.com/jp/siri/.
• Google Assistant. https://assistant.google.com/intl/jajp/.
• Cortana. https://www.microsoft.com/ja-jp/windows/cortana.
• Amazon Eco. https://www.amazon.co.jp/dp/B071ZF5KCM/ref=fsodsfsauccrad.
• Google Home. https://store.google.com/jp/product/googlehome.

タイトルに関連する用語 (2件)： 音声 ,  防御