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摘要
声纹是一种独特的生物学特征，声纹识别系统可利用该特征标识个体身份，逐渐成
为重要的身份认证工具。随着深度学习的发展，深度神经网络已广泛应用于声纹识别系
统。然而，基于深度学习模型的声纹识别系统极易受到对抗攻击的威胁。国内外学者在
白盒场景下设计了多种对抗样本生成方法，并取得了较好成果，但这种攻击需要获取目
标系统的全部信息，不符合实际应用。基于此，从攻击者的角度出发，许多学者致力于
研究黑盒场景下的对抗样本生成方法。目前，针对声纹识别系统的黑盒对抗攻击仍存在
成功率低、隐蔽性差等问题。针对这些问
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