【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能、身份识别领域。
技术介绍
1、目前，智能语音识别领域发展迅速，自动声纹验证作为其中的一个典型任务，在身份识别和安全验证等场景得到了普遍应用。基于联邦学习自动声纹验证架构在提供了优质有效身份验证的同时，解决了数据隐私问题。基于这一框架的后门攻击因其隐蔽性和潜在的破坏力，成为一种尤为严重的威胁。
2、因此，提出一种隐蔽有效的基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，具体参见图1，通过模拟潜在的攻击场景并研究攻击者可能利用的技术，更好地发掘其脆弱点，研究其安全性十分必要，且亟待发现。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决现有基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法难于有效提取说话者声纹特征以及注入方式明显的问题，本专利技术提供了一种基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法。
2、基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，该方法包括如下过程：
3、首先，攻击者提取训练集中每条话语的特征，通过对比特征提取方法，使用三元对比损失函数...
【技术保护点】
1.基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，其特征在于，该方法包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，其特征在于，在后门攻击发起过程中，使用对比特征提取和时间序列注入的方法，实现后门触发器的获取与后门数据的生成。
3.根据权利要求1所述的基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，其特征在于，通过对比特征提取方法提取说话者特征，使用三元对比损失函数：
4.根据权利要求1所述的基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，其特征在于，通过时间序列注入方法将触发器注入到原始音频中，最终的语音
【技术特征摘要】
1.基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，其特征在于，该方法包括如下过程：
2.根据权利要求1所述的基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，其特征在于，在后门攻击发起过程中，使用对比特征提取和时间序列注入的方法，实现后门触发器的获取与后门数据的生成。
3.根据权利要求1所述的基于联邦学习自动声纹验证架构的后门攻击方法，其特征在于，通过对比特征提取...
【专利技术属性】
技术研发人员：伍一，陈佳怡，王馨雨，沈雨康，
申请(专利权)人：黑龙江亿林网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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