Produktbild: Secure Voice Processing Systems against Malicious Voice Attacks

Secure Voice Processing Systems against Malicious Voice Attacks

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inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.10.2023

Verlag

Springer

Seitenzahl

111

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/0.8 cm

Gewicht

207 g

Auflage

1st ed. 2024

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-44747-1

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.10.2023

Verlag

Springer

Seitenzahl

111

Maße (L/B/H)

23.5/15.5/0.8 cm

Gewicht

207 g

Auflage

1st ed. 2024

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-44747-1

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Produktbild: Secure Voice Processing Systems against Malicious Voice Attacks
  • 1 Introduction.- 1.1 Overview.- 1.2 Background.- 1.2.1 Audio Signal Processing .- 1.2.2 Voice Processing Systems.- 1.2.3 Attacks on Speaker Verification Systems.- 1.2.4 Attacks on Speech Recognition Systems .- 1.3 Book Structure.- References . . .- 2 Modulated Audio Replay Attack and Dual-Domain Defense.- 2.1 Introduction.- 2.2 Modulated Replay Attacks .- 2.2.1 Impacts of Replay Components .- 2.2.2 Attack Overview .- 2.2.3 Modulation Processor .- 2.2.4 Inverse Filter Estimation .- 2.2.5 Spectrum Processing .- 2.3 Countermeasure: Dual-domain Detection.- 2.3.1 Defense Overview .- 2.3.2 Time-domain Defense .- 2.3.3 Frequency-domain Defense .- 2.3.4 Security Analysis .- 2.4 Evaluation .- .- 2.4.1 Experiment Setup .- .- 2.4.2 Effectiveness of Modulated Replay Attacks.- 2.4.3 Effectiveness of Dual-Domain Detection .- 2.4.4 Robustness of Dual-Domain Detection .- 2.4.5 Overhead of Dual-Domain Detection .- 2.5 Conclusion .- .- Appendix 2.A: Mathematical Proof of Ringing Artifacts in Modulated Replay Audio .- .- Appendix 2.B: Parameters in Detection Methods .- Appendix 2.C: Inverse Filter Implementation .- Appendix 2.D: Classifiers in Time-Domain Defense .- References .- 3 Secure Voice Processing Systems for Driverless Vehicles.- 3.1 Introduction .- 3.2 Threat Model and Assumptions .- 3.3 System Design .- 3.3.1 System Overview .- 3.3.2 Detecting Multiple Speakers .- 3.3.3 Identifying Human Voice .- 3.3.4 Identifying Driver’s Voice .- 3.4 Experimental Results .- 3.4.1 Accuracy on Detecting Multiple Speakers.- 3.4.2 Accuracy on Detecting Human Voice .- 3.4.3 Accuracy on Detecting Driver’s Voice .- 3.4.4 System Robustness .- 3.4.5 Performance Overhead .- 3.5 Discussions .- 3.6 Conclusion .- References.- 4 Acoustic Compensation System against Adversarial Voice Recognition.- 4.1 Introduction .- 4.2 Threat Model .- 4.2.1 Spectrum Reduction Attack .- 4.2.2 Threat Hypothesis .- 4.3 System Design .- 4.3.1 Overview .- 4.3.2 Spectrum Compensation Module .- 4.3.3 Noise Addition Module.- 4.3.4 Adaptation Module .- 4.4 Evaluations .- 4.4.1 Experiment Setup .- 4.4.2 ACE Evaluation .- 4.4.3 Spectrum Compensation Module Evaluation.- 4.4.4 Noise Addition Module Evaluation .- 4.4.5 Adaptation Module Evaluation .- 4.4.6 Overhead .- 4.5 Residual Error Analysis .- 4.5.1 Types of ASR Inference Errors .- 4.5.2 Error Composition Analysis .- 4.6 Discussions .- 4.6.1 Multipath Effect and Audio Quality Improvement.- 4.6.2 Usability .- 4.6.3 Countering Attack Variants .- 4.6.4 Limitations .- 4.7 Conclusion .-  Appendix 4.A: Echo Module .- Appendix 4.B: ACE Performance tested with CMU Sphinx.- Appendix 4.C: ACE Performance against Attack Variants.- References.- 5 Conclusion and Future Work .- 5.1 Conclusion .- 5.2 Future Work .- References.