Khái niệm cốt lõi
Effiziente Erkennung von adversen Audio-Samples in ASR-Systemen durch Analyse von Verteilungsmerkmalen.
Thống kê
Durch umfangreiche Analysen über verschiedene ASR-Systeme und Sprachdatensätze wird eine überlegene Leistung von 99% und 97% bei der Unterscheidung von Zieladversarialen Beispielen gegenüber sauberen und verrauschten Daten gezeigt.
Trích dẫn
"Adversarial attacks can mislead automatic speech recognition (ASR) systems into predicting an arbitrary target text, thus posing a clear security threat."
"We propose DistriBlock, an efficient detection strategy applicable to any ASR system that predicts a probability distribution over output tokens in each time step."