声真似による成りすまし攻撃に対する話者照合の耐性向上に関する研究

利用语音模仿提高说话人验证抵抗冒充攻击的研究

基本信息

批准号：
19K12051
负责人：
岩野公司
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Tokyo City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，声による個人認証（話者照合）の実用化に向けた，「声真似による成りすまし攻撃」の対策についての検討を進める．過去の研究において，物真似のスキルの違いによって声真似の特徴や成りすましが成功する理由に違いがあることが示唆されていることから，そのメカニズムの解明を図り，その知見に基づいて声真似攻撃に対する効果的な対策手法の提案を目指す．２０２２年度は，特に「物真似のスキルが低い人（物真似の経験がほとんどない一般の人，低スキル者）」の声真似攻撃について，前年度新規に構築・導入した「深層学習に基づく話者照合システム」に対する認証結果の分析を進めた．具体的には，以前使用していた従来型の話者照合システム（ＧＭＭ－ＵＢＭ法に基づく話者照合システム）を用いた分析では，低スキル者の声真似攻撃が成功するケースとして「攻撃対象者に確かに近づくことで成りすましに成功する現象」と「攻撃対象者には近づかない一方で，対立話者からの遠ざかりが非常に大きく，その結果として偶然，成りすましに成功する現象」の２種類が見られることが明らかになっていたため，それぞれの現象に基づく攻撃が，深層学習に基づく話者照合システムによる認証にどの程度影響を及ぼすかについて，調査を進めた．その結果，従来の話者照合システムで見られた後者の現象による成りすましの成功が，深層学習に基づく話者照合システムでは効率的に防御できることが確認され，深層学習の導入が低スキル者の声真似攻撃の対策として有効であることがわかった．この研究成果を「第１２回バイオメトリクスと認識・認証シンポジウム」で発表し，優秀発表賞を受賞した．

在本研究中，我们将研究针对“利用语音模仿的欺骗攻击”的对策，旨在将基于语音的个人认证（说话人验证）投入实际应用。过去的研究表明，语音模仿的特征以及模仿成功的原因因模仿技巧而异，因此我们的目标是阐明这一机制并利用这些知识来对抗语音模仿攻击。对策。 2022财年，我们将使用前一年新开发和推出的“基于深度学习的说话人验证”，特别是针对“模仿能力低的人（模仿经验少的一般人、模仿能力低的人）进行语音模仿攻击”。 -技术人员）。”我们继续分析“系统”的认证结果。具体来说，在使用我们之前使用的传统说话人匹配系统（基于GMM-UBM方法的说话人匹配系统）进行分析时，我们发现，在技术水平较低的人的语音模仿攻击成功的情况下，“ “通过接近攻击目标来冒充成功的现象”和“通过接近攻击目标来冒充成功的现象”和“虽然没有接近攻击目标，但很明显，存在两种类型的现象：一种是与对方说话者的距离非常大，因此冒充成功的现象，因此，可以使用基于每种现象的攻击来攻击对方。我们对这会对验证系统的身份验证产生多大影响进行了调查。结果证实，基于深度学习的说话人匹配系统可以有效防止传统说话人匹配系统中观察到的后一种现象导致的冒充成功，并且深度学习的引入可以有效防止低技能说话人匹配系统的出现。人们发现它作为对抗模仿攻击的对策是有效的。我们在“第12届生物识别与识别/认证研讨会”上展示了这项研究成果，并获得了优秀演讲奖。