ASR (automatisk taligenkänning) system som Siri, Alexa, Google Voice eller Cortana har blivit ganska populära nyligen. En av de nyckeltekniker som möjliggör den praktiska användningen av sådana system i människors dagliga liv är djupt lärande. Även om djupt lärande i datorseende är känt för att vara sårbart för motgångar, är det föga känt om sådana störningar fortfarande är giltiga i det praktiska taligenkänningen. I detta dokument visar vi inte bara att sådana attacker kan inträffa i verkligheten, utan visar också att attackerna kan genomföras systematiskt. För att minimera användarnas uppmärksamhet väljer vi att bädda in röstkommandona i en låt som kallas CommandSong. På så sätt kan den låt som bär kommandot spridas via radio, TV eller till och med någon mediaspelare som installerats i bärbara enheter som smartphones, vilket kan påverka miljontals användare på långt avstånd. I synnerhet övervinner vi två stora utmaningar: att minimera revideringen av en sång i processen att inbädda kommandon, och låta CommandSong spridas genom luften utan att förlora rösten "kommando". Vår utvärdering visar att vi kan skapa slumpmässiga låtar för att "bära" några kommandon och modifieringen är extremt svårt att märka. Särskilt kan den praktiska CommandSongs över luften uppnå 94 procent framgång.
Nyligen, CommandSong REF föreslogs att bädda in en uppsättning kommandon i en sång, att sprida sig till en stor mängd publik.
CommanderSong: A Systematic Approach for Practical Adversarial Voice Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}