تقييم عدم اليقين للكشف عن هجمات الانتحال على أنظمة التحقق من المتحدثين باستخدام نهج بايزي
| العنوان | تقييم عدم اليقين للكشف عن هجمات الانتحال على أنظمة التحقق من المتحدثين باستخدام نهج بايزي |
|---|---|
| المؤلف | سوسلو، تشاجيل، إرين، إراي، دمير أوغلو، جينك |
| تاريخ النشر: | 2022-02 |
| مكان النشر | - إلسفير |
| الموضوع | التحقق التلقائي من السماعات، بايزي، الكلام، نظام التدابير المضادة للانتحال، عدم اليقين |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 0167-6393 |
| رقم السجل | d47415af-edf4-43c7-a3c2-54821cdfdf0c |
| موقع المكتبة | الهندسة الكهربائية والإلكترونية |
| التاريخ | 2022-02 |
| نص عينة | لقد كان هناك تقدم هائل في أنظمة التحقق التلقائي من السماعات خلال العقد الماضي. ومع ذلك، فإن هجمات الانتحال تشكل تحديًا كبيرًا لنشرها. على الرغم من وجود تقنيات هجوم مختلفة مثل تحويل الصوت وتركيب الكلام، إلا أن هجمات إعادة التشغيل تشكل أحد أهم الأنواع حيث يمكن تنفيذها دون خبرة كبيرة في تكنولوجيا الكلام. علاوة على ذلك، يصعب اكتشاف هجمات إعادة التشغيل لأنها تتم بمجرد إعادة تشغيل الصوت الأصلي. وقد اكتسبت المشكلة مزيدًا من الاهتمام منذ تقديم تحدي ASV spoof 2017، والذي تضمن قاعدة بيانات مصممة جيدًا مع ظروف هجوم إعادة تشغيل واقعية. على الرغم من اقتراح العديد من أنواع الشبكات العميقة والميزات الصوتية المختلفة منذ التحدي، إلا أنه تم تجاهل قضية رئيسية واحدة، وهي عدم اليقين النموذجي حول قرار الشبكات العصبية، إلى حد كبير. وهذا نتيجة لاستخدام دالة softmax مع خسارة الإنتروبيا المتقاطعة، والتي تُستخدم على نطاق واسع في العديد من المجالات. هنا، نقترح استخدام التعلم العميق القائم على الأدلة، وهو أسلوب تم اقتراحه مؤخرًا والذي يكتسب شعبية بسرعة، لتقييم حالة عدم اليقين في النموذج حول قرار الشبكة. أظهرت النتائج التجريبية أن معماريات الشبكة التي تم فحصها تؤدي أداءً أفضل من حيث معدل الخطأ المتساوي مع دالة الخسارة الجديدة. علاوة على ذلك، تظهر موثوقية عدم اليقين المقاس عن طريق تصفية العينات من مجموعة الاختبار باستخدام مقياس عدم اليقين بايزي، مما أدى إلى انخفاض ثابت في معدل كفاءة الطاقة مع انخفاض العتبة. |
| DOI | 10.1016/j.specom.2021.12.003 |
| Cilt | 137 |
