ウダ　リュウヤ   宇田　隆哉    所属   コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科    職種   准教授
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2022/10
形態種別	学術講演予稿集（学会、研究会を含む）
標題	認識可能文字数を考慮した短時間Audio Adversarial Example
執筆形態	共著
掲載誌名	コンピュータセキュリティシンポジウム2022論文集
掲載区分	国内
出版社・発行元	情報処理学会
巻・号・頁	973-980頁
担当区分	最終著者
著者・共著者	三上岳隼, 宇田隆哉
概要	近年，音声領域の敵対的サンプルである Audio Adversarial Example（以下AAE）の研究が進んでいる．既存の攻撃シナリオは，テレビの CM やラジオ等を用いた不特定多数の機器への攻撃であるが，これらは実現困難であることから AAE の対策は進んでいない．そこで，本研究では，攻撃者が容易に広範囲に AAE による攻撃を行う手法を提案し，その脅威を周知する．具体的には，音を出しながら住宅街を移動する方法を採用するが，効率化を図るには短時間で攻撃を行う高速移動と，広範囲に影響を与える大音量が必要である．前者に関して，認識可能文字数を考慮した短時間 AAE を提案する．前者の高速移動と後者の大音量に関しては，車を走らせながらエンジン音を流すシナリオを考えている．本研究では，認識可能文字数を特定するためのブラックボックステストを行い，短時間にする基準と埋め込み文字数を決定した．実験により，エンジン音の AAE で Deep Speechを攻撃する場合の認識可能文字数は 30 文字となり，本シナリオによる攻撃が可能であることが明らかになった．