时空梯度迭代的声纹对抗攻击算法STI-FGSM

来源：计算机工程与应用杂志2023年第21期北京时间：

作者：李烁, 顾益军, 谭昊

单位：1.中国人民公安大学 信息网络安全学院，北京 100038；2.广州大学 网络空间先进技术研究院，广州 510006

摘要：为了解决当前声纹对抗攻击算法梯度信息利用不足、迁移性较差等问题，针对说话人识别模型，提出一种时空迭代快速梯度符号法（space-time iterative fast gradient sign method，STI-FGSM）的声纹对抗攻击算法。该算法基于动量迭代快速梯度符号法（momentum iterative fast gradient sign method，MI-FGSM），融合动量和时序梯度信息，使用下一步观测梯度修正扰动更新方向。引入空间梯度信息，充分学习语音样本区域信息，实现不同区域的空间梯度动量累加。结合扰动集成的方法，充分利用已知的白盒模型，实现多模型扰动叠加，进一步提高黑盒攻击成功率。实验结果表明，STI-FGSM算法针对ResNetSE34V2、TDy_ResNet34_half、x-vector、ECAPA-TDNN四种说话人识别模型，均能取得较强的白盒攻击，并实现较高的黑盒攻击成功率，其性能优于其他算法。

关键词：说话人识别,对抗攻击,梯度,扰动集成,白盒攻击,黑盒攻击,迁移性