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J-GLOBAL ID：202202263408607040   整理番号：22A0494771

音声認識のためのトロイ攻撃と防御【JST・京大機械翻訳】

Trojan Attacks and Defense for Speech Recognition

著者 (4件)： Zong Wei (Institute of Cybersecurity and Cryptology (iC2), School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Wollongong, NSW, Australia) ,  Chow Yang-Wai (Institute of Cybersecurity and Cryptology (iC2), School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Wollongong, NSW, Australia) ,  Susilo Willy (Institute of Cybersecurity and Cryptology (iC2), School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Wollongong, NSW, Australia) ,  Kim Jongkil (Institute of Cybersecurity and Cryptology (iC2), School of Computing and Information Technology, University of Wollongong, Wollongong, NSW, Australia)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1544  ページ： 195-210  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルデバイスは,ユーザインタラクションを容易にするために音声認識(SR)技法を一般的に採用する。モバイル機器上の典型的な音声支援は,ユーザが音声コマンドを利用する前に,伴流単語またはフレーズを検出する。現代のSRシステムのコア機能は深い学習に依存するが,研究者は,深い学習が様々なセキュリティ問題に悩まされていることを示した。これらのセキュリティ脅威の中で,特にTrojan攻撃は,研究コミュニティにおいて大きな関心を集めている。Trojan攻撃を行うため,敵対は,トリガが与えられた時,所定のラベルを出力するように,目標モデルをステルスに修正しなければならない。文献におけるほとんどの研究は,画像認識のためのTrojan攻撃に焦点を合わせており,SRドメインにおける限られた作業がある。携帯電話のような日常装置におけるSRシステムの使用の増加のため,SRに対するトロイアン攻撃は,公衆に対して大きな脅威をもたらし,従って,モバイルインターネットセキュリティに対する懸念の重要な話題である。重要性が増しているにもかかわらず,SRのTrojan攻撃に関する広範なレビューは存在しなかった。本論文では,Trojan攻撃を行う既存の技術の概要を示し,SRに対してそれらに対して防御する,このギャップを埋める。目的は,現在の方法の徹底的な比較と,この重要な研究分野で直面する課題との研究者を提供することである。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 伴流 ,  *音声認識 ,  コミュニティ ,  単語 ,  セキュリティ ,  携帯電話 ,  機械学習 ,  画像認識 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： モバイルデバイス ,  ユーザインタラクション ,  フレーズ ,  音声操作 ,  インターネットセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Trojan攻撃 ,  深層学習 ,  機械学習 ,  音声認識

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音声認識 ,  攻撃 ,  防御