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摘要

本文介绍了一种针对黑盒自动语音识别系统的零查询对抗攻击方法，该方法无需查询目标系统，即可生成具有高攻击成功率和良好隐蔽性的对抗样本。该方法通过集成优化和序列化策略，有效提升了对抗样本的可迁移性，并在多种目标语音识别系统上进行了实验验证，包括在线语音识别服务、智能语音控制设备和开源ASR模型。实验结果表明，该方法在攻击成功率、信噪比和隐蔽性方面均优于现有方法，并对常见的防御方法具有较强的鲁棒性。

亮点

• 💡 零查询攻击：无需对目标语音识别系统进行任何查询，避免了流量监控和API限制。#ZeroQueryAttack #BlackBoxAttack #ASRSecurity
• 🧠 集成优化：通过在多个替代语音识别系统上进行优化，提高对抗样本的可迁移性，减少对单个模型的过拟合。#EnsembleOptimization #Transferability #Robustness
• 🔊 序列化策略：在优化过程中融入序列化思想，使替代模型之间能够互相利用协作信息，进一步提升对抗样本的攻击效果。#SequentialOptimization #Collaboration #AdversarialExamples
• 🎯 对抗扰动初始化：采用缩放后的目标命令音频初始化对抗扰动，兼顾了有效性和隐蔽性，避免了高斯噪声的无效性和直接使用目标命令音频的不隐蔽性。#Initialization #Stealthiness #AudioSecurity
• 🛡️ 鲁棒性：该方法对常见的音频对抗防御方法具有较强的鲁棒性，表明其生成的对抗样本具有更强的攻击能力。#DefenseEvasion #Robustness #Security

#对抗攻击 #语音识别 #黑盒攻击 #零查询 #集成优化 #序列化 #可迁移性 #隐蔽性 #鲁棒性

思考

• 这种零查询对抗攻击方法在实际应用中可能面临哪些挑战？
• 如何进一步提升对抗样本在物理域中的可迁移性和隐蔽性？