Med tillkomsten av smarta hem-enheter som tillhandahåller röstbaserade gränssnitt, såsom Amazon Alexa eller Apple Siri, är röstdata ständigt överförs till molntjänster för automatisk taligenkänning eller högtalarverifiering. Även om denna utveckling möjliggör spännande nya tillämpningar, innebär den också betydande risker: Röstdata är mycket känslig eftersom den innehåller biometrisk information om både talaren och de talade orden. Dessa uppgifter kan missbrukas om de inte skyddas korrekt, vilket innebär att säkerheten och integriteten för miljarder slutanvändare står på spel. Vi tar itu med denna utmaning genom att föreslå en arkitektur, dubbad VoiceGuard, som effektivt skyddar talhanteringen i en pålitlig körmiljö (TEE). Vår lösning bevarar användarnas integritet samtidigt som den inte kräver att tjänsteleverantören avslöjar modellparametrar. Vår arkitektur kan utökas för att möjliggöra användarspecifika modeller, såsom funktionsomvandlingar (inklusive fMLLR), i-vektorer eller modellomvandlingar (t.ex. anpassade utdatalager). Det generaliserar också för att säkra on-premise lösningar, vilket gör det möjligt för leverantörer att säkert skicka sina modeller till kunder. Vi tillhandahåller en proof-of-concept implementation och utvärdera det på Resource Management och WSJ taligenkänning uppgifter isolerade med Intel SGX, en allmänt tillgänglig TEE implementation, visar även realtidsbearbetning kapacitet.
VoiceGuard är ett tillvägagångssätt som utför ASR i Trusted Execution Environment av en processor (t.ex. Intel SGX), vilket hindrar tjänsteleverantören från att komma åt talingången REF.
VoiceGuard: Secure and Private Speech Processing
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}