Deep Master Voiceによる話者照合システムへのウルフ攻撃可能性の検証
Abstract
本稿では，話者照合システムに対するGANベースウルフ音声Deep Master Voiceによる攻撃を提案する．これまで，GANベースのウルフ生体情報の生成手法が提案され，指紋や顔といった画像ベースの生体認証システムに対して高い攻撃成功率を示している．一方で，話者照合システムに対する攻撃可能性に関する議論が不十分である．そこで本研究では，音声生成が可能なGANを用いてテキスト独立型話者照合システムに対するウルフ音声Deep Master Voiceを作成することで，行動的生体特徴である音声に対するGANベースウルフ攻撃の適用可能性を探る．実験では異なるデータセット間での攻撃確率を検証することにより，攻撃の有効性を示す.