Adversariska exempel (AEs) skapas genom att lägga till mänskliga-omärkliga perturbationer till indata så att en maskininlärning baserad klassificerare felaktigt märker dem. De har blivit ett allvarligt hot mot maskininlärningens pålitlighet. Medan AE i bilddomänen har studerats väl, är ljud AE mindre undersökta. Nyligen, flera tekniker föreslås för att generera ljud AEs, vilket gör motåtgärder mot dem brådskande. Våra experiment visar att transkriptionsresultaten från automatiska taligenkänningssystem skiljer sig avsevärt (dvs. dålig överförbarhet), eftersom olika ASR-system använder olika arkitekturer, parametrar och träningsdatauppsättningar. Baserat på detta faktum och inspirerad av Multiversion Programmering, föreslår vi en ny ljud AE detektionsmetod MVP-EARS, som använder de olika off-the-shelf ASRs för att avgöra om ett ljud är en AE. Vi bygger den största ljud AE dataset till vår kunskap, och utvärderingen visar att detektion noggrannhet når 99,88%. Även om överförbara ljud AE är svåra att generera i detta ögonblick, kan de bli en verklighet i framtiden. Vi anpassar vidare idén ovan för att proaktivt träna detektionssystemet för att hantera överförbara ljudstörningar. Därför är det proaktiva detektionssystemet ett stort steg före angriparna som arbetar med överförbara biverkningar.
Zeng m.fl. föreslog ett nytt sätt att upptäcka ljud för att avgöra om ljud är ett kontradiktoriskt exempel REF.
A Multiversion Programming Inspired Approach to Detecting Audio Adversarial Examples
{'venue': '2019 49th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)', 'journal': '2019 49th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}