Acknowledgement
본 연구는 2023 년 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학지원사업의 연구결과로 수행되었음(2018-0-00192)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.215-216
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Survey on Adversarial Attacks Against ASR Systems
ASR 시스템에 대한 오디오 적대적 공격 연구 동향 분석
- Na Hyun Kim (Dept. of Computer Science, Han-Yang University ERICA) ;
- Yeon Joon Lee (Dept. of Computer Science, Han-Yang University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
오디오 적대적 공격 연구는 최근 몇 년 동안 빠르게 발전해 왔다. 이전에는 음성 신호를 직접 수정하거나 추가하여 공격을 수행하는 방법이 일반적이었지만 최근에는 딥러닝 모델을 이용한 적대적 공격 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 적대적 공격은 현재 다양한 분야에 널리 쓰이는 ASR 시스템에 심각한 보안 위협이 될 수 있다. 이에 본 논문에서는 현재까지의 음성신호 적대적 공격 기술과 방어기술의 연구 흐름을 분석하여 더욱 강건한 ASR 시스템을 구축하는 데 기여하고자 한다.
Keywords