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计算机视觉中的活体检测：基于 Transformer 的自监督学习用于人脸反欺骗
本研究利用 Vision Transformer (ViT) 架构并结合 DINO 框架，对面部反欺诈任务进行了 Fine-tuning，与传统的 CNN 模型 EfficientNet b2 进行了性能比较。研究结果显示，ViT 模型在准
PDF17 days ago
ASV 系统对抗假冒攻击的自然防御程度如何？
研究了自动说话人验证（ASV）任务中的欺骗攻击，并通过对不同 ASV 系统和欺骗攻击系统的分析，证明了 ASV 系统的进化本质上包含了对欺骗攻击的防御机制。然而，研究还强调了欺骗攻击的进步远远超过了 ASV 系统的进展，因此需要进一步研究针
PDFa month ago
Bileve：使用双层签名保护大型语言模型中的文本来源免受欺诈
通过引入一种双层签名方案（Bileve），本研究在大型语言模型中使用文本水印以提高源头追踪能力，并对抗欺骗攻击。实验证明 Bileve 在增强检测能力方面表现出色，有效地防止了欺骗攻击。
PDFa month ago
大型语言模型中的水印窃取
LLM 水印技术的研究表明当前方案的可部署性存在争议，因为我们发现了基于这些方案的水印窃取攻击和刷水攻击的重大漏洞。我们提出了一种自动化的水印窃取算法，并在实际环境中对伪造和刷水进行全面研究，揭示出以前被忽视的攻击能力和成功率。这些发现对
PDF4 months ago
嵌入空间中语音验证泛化及欺骗感知
通过在嵌入空间中利用有限的训练数据来增强简单的后端分类器，我们提出了通用的独立式自动说话人验证（G-SASV）系统，以对抗欺骗攻击，同时避免在测试（认证）阶段单独使用 CM 模块，在 ASVspoof 2019 逻辑访问数据集中，我们相对统
PDF6 months ago
HM-Conformer: 带有分层汇聚和多级分类令牌聚合方法的基于 Conformer 的音频深度伪造检测系统
音频深度伪造检测是检测由文本转语音或语音转换系统生成的欺骗攻击的任务。为了解决序列长度和信息聚合的问题，本文提出了 HM-Conformer，采用分层池化方法和多级分类令牌聚合方法，通过处理不同的序列长度并聚合它们，有效地检测欺骗证据。在
PDF10 months ago
深度集成学习中的帧跳过用于人脸防伪
将人脸防伪任务重新构建为动作预测问题，并引入了一个含有跳帧机制的深度集成学习模型。通过对原始视频进行切割，并选取每个视频片段的第 n 帧来培训三个循环神经网络，从而改进了整体的识别表现。在四个数据集上进行了大量实验证明，在最具挑战性的跨数据
PDFa year ago
IJCAI自动说话人验证中的防御者视角：一综述
该研究论文旨在全面系统地概述自动说话者验证中用于防御欺诈攻击的方法，包括重播和合成语音，以及对抗性攻击和最近出现的部分假语音。
PDFa year ago
基于 ConvNeXt 的音频防欺诈神经网络
本文提出了一种基于 ConvNeXt 网络架构的轻量级端到端反欺骗模型，通过加入通道注意力块和使用 focal loss 函数，我们的模型可以专注于最具信息量的语音表示的子带和难以分类的样本，实验表明我们的系统在 ASVSpoof 2019
PDF2 years ago
端到端的光谱时域图注意力网络用于说话人验证防欺诈和语音深度伪造检测
本文提出了通过使用基于图注意力网络的声谱 - 时间表示学习方法，以及采用模型级别的图融合和图池化策略，进行深度伪造声音检测的方法，在 ASVspoof 2019 数据库上达到了 1.06% 的等误率，是目前为止报告的最佳结果之一。
PDF3 years ago
自动驾驶中基于 LiDAR 的感知的鲁棒性：普遍的黑匣子对抗传感器攻击及对策
该论文通过第一次研究探索了当前利用 LiDAR 技术的自动驾驶系统的漏洞，并提出了 CARLO 和 SVF 两种方法用于检测和减轻 LiDAR 攻击，其中 SVF 进一步降低了攻击成功率。
PDF4 years ago
MM自动驾驶中基于 LiDAR 的感知遭受对抗性传感器攻击
本文对自动驾驶汽车中基于 LiDAR 传感器的感知系统进行了首次安全研究，将 LiDAR 欺骗攻击作为威胁模型，并探索了机器学习模型欺骗攻击的可能性，提出了优化方法和算法，同时讨论了针对自动驾驶汽车感知系统、传感器和机器学习模型的防御方向。
PDF5 years ago
ASVspoof 2019：欺诈和假音频检测的未来展望
ASVspoof 2019 是社区带领的挑战活动之一，主要关注自动说话人验证（ASV）系统面对欺骗的反制措施，其中考虑了逻辑和物理接入情况，三种欺骗攻击方式，使用神经声学和波形模型生成欺骗攻击，采用双重检测费用函数（t-DCF）对 ASV
PDF5 years ago
基于 GPS/INS 的路上位置跟踪系统的安全性
本文研究了 INS 辅助 GPS 跟踪与导航技术在道路交通系统中的安全保障问题，并通过开发和评估算法展示了对磁力计进行主动欺骗的可行性，同时实验结果表明攻击者可以达到离真实目的地 30 公里甚至更远的位置而不被检测到。
PDF6 years ago
深度局部特征学习在人脸防欺骗检测中的应用
本文使用卷积神经网络（CNN）中的局部特征来提高面部欺骗检测的性能，并且在整个面部图像上进行预训练，使 CNN 可以学习不同的本地欺骗线索，从而改进了性能并提高了最终模型的收敛速度。
PDF6 years ago
MM自动说话人验证系统的反欺诈方法
本研究旨在通过分析不同的声学特征空间和分类器，确定可靠和强大的对抗欺骗攻击的措施。实验结果表明，基于深度神经网络（DNN）的方法在欺骗检测任务中获得了相当低的等错误率 (EER)
PDF7 years ago
SYSU 2015 Interspeech 自动说话人验证欺骗和对策竞赛系统
提出了一种基于多种 i-vector 子系统的得分融合方法，通过采用声学水平的 Mel 频率倒谱系数（MFCC）特征、相位水平的修改群延迟倒谱系数（MGDCC）和语音学水平的音素后验概率（PPP）串联特征来检测并对抗欺骗性语音信号。
PDF9 years ago