Taligenkänningssystem som Siri eller Google Nu har blivit en alltmer populär människa-datorinteraktionsmetod, och har förvandlat olika system till röststyrbara system (VCS). Tidigare arbete med att attackera VCS visar att de dolda röstkommandon som är obegripliga för människor kan styra systemen. Dolda röstkommandon, även om de är "dolda", är ändå hörbara. I detta arbete designar vi en helt ohörbar attack, DolphinAttack, som modulerar röstkommandon på ultraljudsbärare (t.ex. f > 20 kHz) för att uppnå ohörbarhet. Genom att utnyttja mikrofonkretsarnas ickelinjäritet kan de modulerade lågfrekventa ljudkommandona framgångsrikt degraderas, återvinnas och framför allt tolkas av taligenkänningssystemen. Vi validerar DolphinAttack på populära taligenkänningssystem, inklusive Siri, Google Now, Samsung S Voice, Huawei HiVoice, Cortana och Alexa. Genom att injicera en sekvens av ohörbara röstkommandon, visar vi några proof-of-concept attacker, som inkluderar aktivera Siri att initiera en FaceTime samtal på iPhone, aktivera Google Nu för att byta telefon till flygplansläge, och även manipulera navigationssystemet i en Audi bil. Vi föreslår hårdvaru- och mjukvaruförsvarslösningar. Vi bekräftar att det är möjligt att upptäcka DolphinAttack genom att klassificera ljud med hjälp av vektormaskin (SVM), och föreslår att omdesigna röststyrbara system för att vara motståndskraftig mot ohörbara röstkommando attacker.
Den första innebär att generera skadliga ljudkommandon som är helt ohörbara för det mänskliga örat men är erkända av ljudmodellen REF.
DolphinAtack: Inaudible Voice Commands
{'venue': 'published on ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}