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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多触发的说话人验证技术的后门攻击方法，包含说话人聚类及中毒数据集构建，利用k‑means方法将所有训练数据的说话人依据语音特征相似度分类，完成聚类，将单热谱噪声、鸟叫声以及音乐声视为触发，在频域层面将多触发同时注入每一聚类语音的非静音片段前后180帧完成中毒数据集构建；说话人验证中毒模型构建，基于中毒数据训练模型，强化多触发器与模型之间联系；攻击系统性能验证，将多触发器同时注入测试语音构建攻击语音，计算攻击语音特征与声纹注册库语音特征相似度得分验证攻击性能。本发明采用多类触发器在保证隐蔽性的前提下，有效提升说话人验证系统的后门攻击成功率。
主权项：1.一种基于多触发的说话人验证技术的后门攻击方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：基于多触发的说话人验证系统的后门攻击模型，将不同说话者利用k-means聚类分成不同所属类别；所述后门攻击模型的触发为单热谱噪声、鸟叫声以及音乐声三种不同类型声音；在频域层面将多触发同时注入每一聚类语音的非静音片段完成中毒数据集构建；步骤2：基于中毒数据集训练说话人验证中毒模型；构建多触发器和目标攻击对象之间的联系，对说话人验证中毒模型进行迭代训练至收敛，得到训练完成的说话人验证中毒模型；步骤3：对测试语音均等注入单热谱噪声、鸟叫声以及音乐声三类触发，完成攻击语音的构建，通过说话人验证中毒模型提取攻击语音和已注册语音的特征向量，通过计算攻击语音特征和已注册语音特征之间的得分相似度，根据给定阈值判定，判定是否攻击成功。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于多触发的说话人验证技术的后门攻击方法
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