【摘 要】
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对抗样本是一种恶意输入,通过在输入中添加人眼无法察觉的微小扰动来误导深度学习模型产生错误的输出。近年来,随着对抗样本研究的发展,除了大量图像领域的对抗样本工作,在自
【机 构】
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西安电子科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61972306)
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对抗样本是一种恶意输入,通过在输入中添加人眼无法察觉的微小扰动来误导深度学习模型产生错误的输出。近年来,随着对抗样本研究的发展,除了大量图像领域的对抗样本工作,在自动语音识别领域也开始有一些新进展。目前,针对自动语音识别系统的最先进的对抗攻击来自Carlini&Wagner,其方法是通过获得使模型被错误分类的最小扰动来生成成功的对抗样本。因为这种方法需要同时优化两个损失函数项,通常需要进行数千次迭代,效率低下,因此提出了A-FTA方法。该方法通过最大化自动语音识别模型关于对抗样本的预测和目标短语之
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