Yazar
Khodabakhsh, Ali, Mohammadi, Amir, Demiroğlu, Cenk
Basım Tarihi
2017-03
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
İstatistiksel konuşma sentezi, Hibrit konuşma sentezi, Sahtekarlık doğrulama sistemleri, Konuşmacı uyarlaması, Sentetik konuşma algılama
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0885-2308
Kayıt Numarası
973d3380-8171-488c-9eed-66c47f3d29be
Lokasyon
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Tarih
2017-03
Örnek Metin
Son teknoloji ürünü konuşmacı doğrulama sistemleri, konuşma sentezini kullanan sahtekarlık saldırılarına karşı savunmasızdır. Sorunu çözmek için yakın zamanda saldırı yöntemlerine yönelik yüksek performanslı sentetik konuşma dedektörleri (SSD'ler) önerildi. Burada yeni dedektörler geliştirmek yerine yeni saldırı stratejilerini araştırıyoruz. Sesli doğrulama sistemini yanıltabilecek ve tespit edilmesi zor olan yanıltma saldırıları için özel olarak tasarlanmış yeni tekniklerin araştırılmasının, daha iyi dedektörlerin geliştirilmesine olanak sağlayarak ses doğrulama sistemlerinin güvenliğini artırması beklenmektedir. İlk olarak, saldırganın hedef konuşmacıdan yalnızca çok sınırlı miktarda veriye sahip olduğu duruma özel olarak odaklanarak, istatistiksel konuşma sentezi (SSS) kullanan i-vektör tabanlı bir doğrulama sisteminin saldırılara karşı savunmasızlığını araştırdık. Tek bir uyarlama söyleminde bile yanlış alarm oranı %23 olarak bulunmuştur. Yine de SSS tarafından oluşturulan konuşmanın tespit edilmesi kolaydır (Wu ve diğerleri, 2015a, 2015b), bu da onun etkinliğini önemli ölçüde azaltır. Sınırlı verilerle daha etkili saldırılar için, hibrit bir istatistiksel/birleştirici sentez yaklaşımı öneriyoruz ve hibrit sentezin, temel SSS yöntemiyle karşılaştırıldığında doğrulama sistemindeki yanlış alarm oranını önemli ölçüde artırdığını gösteriyoruz. Üstelik önerilen hibrit sentez, saldırganın elinde çok sınırlı miktarda orijinal konuşma kaydı olsa bile, SSS'ye kıyasla sentetik konuşmanın tespitini daha da zorlaştırıyor. Saldırıların etkinliğini daha da artırmak için sentetik özellikleri daha doğal özelliklere dönüştüren doğrusal bir regresyon yöntemi öneriyoruz. Regresyon yaklaşımı dedektörleri yanıltmada daha etkili olsa da doğrulama sistemini yanıltmada hibrit sentez yaklaşımı kadar etkili değildir. Çoğu durumda en iyi yanıltma performansını sağladığı gösterilen doğrusal regresyon ve hibrit sentez yöntemlerini birleştirmek için bir enterpolasyon yaklaşımı önerilmiştir.
DOI
10.1016/j.csl.2016.08.004
Cilt
42
