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面向语音识别系统的黑盒对抗攻击方法汇报人：2024-01-28

引言语音识别系统基础知识黑盒对抗攻击原理及技术面向语音识别系统黑盒攻击实践防御策略及安全性能提升途径总结与展望目录CONTENTS

01引言

语音识别技术广泛应用01随着深度学习技术的发展，语音识别技术在智能家居、语音助手、安全监控等领域得到了广泛应用。安全性问题日益突出02随着语音识别技术的普及，其安全性问题也日益突出，如恶意攻击者可通过对抗样本等手段攻击语音识别系统，导致其性能下降或失效。研究黑盒对抗攻击方法的必要性03黑盒对抗攻击方法是一种有效的攻击手段，可模拟恶意攻击者对语音识别系统的攻击行为，有助于评估和提高语音识别系统的安全性。背景与意义

对抗样本攻击对抗样本攻击是一种通过在原始音频信号中添加微小扰动，使得语音识别系统产生错误识别的攻击方式。目前已有多种对抗样本攻击方法被提出，如基于梯度的攻击、基于遗传算法的攻击等。防御技术不断发展为了抵御对抗样本攻击，研究者们提出了多种防御技术，如对抗训练、输入预处理、模型加固等。这些技术在一定程度上提高了语音识别系统的安全性，但仍然存在一些局限性。安全性与性能平衡在提高语音识别系统安全性的同时，也需要考虑其对系统性能的影响。如何在保证系统性能的前提下提高安全性是当前研究的重点之一。语音识别系统安全性现状

黑盒对抗攻击方法是指在攻击者无法获取目标语音识别系统内部结构和参数的情况下，通过构造对抗样本对系统进行攻击的方法。黑盒攻击定义根据攻击者对目标系统的了解程度，黑盒对抗攻击方法可分为基于迁移性的攻击、基于替代模型的攻击和基于查询的攻击等。攻击方式分类为了评估黑盒对抗攻击方法的效果，通常采用识别率下降程度、对抗样本生成速度、攻击成功率等指标进行衡量。攻击效果评估黑盒对抗攻击方法简介

02语音识别系统基础知识

声音信号预处理特征提取声学模型语言模型语音识别系统原理包括预加重、分帧、加窗等操作，以消除声音信号中的噪声和冗余信息。将声音信号转换为特征向量，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。建立声音特征与语音单元（如音素、词等）之间的映射关系，常用的声学模型有隐马尔可夫模型（HMM）、深度学习模型等。描述语音单元之间的统计规律，用于约束声学模型的输出，提高识别准确率。

通过多层非线性变换提取声音信号的高层特征，提高特征表达能力。深度神经网络（DNN）利用历史信息对声音信号进行建模，适用于处理时序数据。循环神经网络（RNN）通过卷积操作提取声音信号的局部特征，适用于处理局部相关的语音信号。卷积神经网络（CNN）通过计算不同语音帧之间的相关性，提高模型对语音信号的建模能力。注意力机制深度学习在语音识别中应用

衡量语音识别系统正确识别语音的能力，通常以错误率或准确率表示。识别率实时性鲁棒性可扩展性衡量语音识别系统处理语音信号的速度，通常以延迟时间或处理速度表示。衡量语音识别系统在不同环境、不同噪声条件下的性能表现。衡量语音识别系统适应不同语言、不同领域的能力。语音识别系统性能指标

03黑盒对抗攻击原理及技术

03基于音频处理的生成方法通过对音频信号进行特定的处理（如添加噪声、滤波等），生成对抗样本。01基于梯度的生成方法利用神经网络梯度信息，通过优化算法生成能够误导模型的对抗样本。02基于生成的对抗网络（GANs）训练生成模型来产生对抗样本，使其能够欺骗目标语音识别系统。对抗样本生成方法

攻击者无法获取目标模型的内部结构和参数信息，仅能通过输入输出对模型进行黑盒访问。攻击者可以获取一定数量的训练数据或测试数据，用于生成对抗样本。黑盒攻击场景与假设假设条件场景描述

利用在一个模型上生成的对抗样本来攻击另一个模型，实现跨模型的迁移性。迁移攻击通过不断查询目标模型并调整输入样本，逐步逼近能够成功攻击的对抗样本。基于查询的攻击利用音频信号的特性（如时域、频域特性等），生成具有针对性的对抗样本。基于音频特性的攻击结合多种攻击方法，提高对抗样本的多样性和攻击成功率。集成攻击典型黑盒对抗攻击技术介绍

04面向语音识别系统黑盒攻击实践

实验环境选择适当的语音识别系统作为目标模型，并搭建黑盒攻击实验环境。数据集准备收集并整理用于实验的语音数据集，包括正常语音样本和对抗样本。评估指标确定用于评估攻击效果的指标，如识别准确率、置信度等。实验设置与数据集

对抗样本生成方法研究并实现对抗样本的生成方法，如基于梯度的攻击方法、基于优化的攻击方法等。攻击效果评估将生成的对抗样本输入到目标语音识别系统中，观察并记录系统的识别结果，计算攻击成功率等指标。结果分析分析攻击成功的原因以及不同攻击方法之间的差异，为后续改进提供指导。对抗样本生成及攻击效果评估

不同场景下黑盒攻击效果对比场景设置设计多种不同的应用场景，如安静环境、