최신 ASV에서의 적대적 공격과 방어: a-DCF 기반 성능 평가

초록

본 연구는 ASV(Automatic Speaker Verification) 시스템의 보안 강화를 위해 기존 연구가 부족한 적대적 공격 환경에서의 평가 방법을 탐구하였다. 기존 평가 지표인 DCF(Detection Cost Function)의 한계를 보완하고자 SASV(Spoofing-Aware Speaker Verification) 분야의 a-DCF(agnostic-Detection Cost Function)를 도입하였다. 최신 ASV 모델인 NeXt-TDNN, ECAPA-TDNN에 대표적인 적대적 공격 기법들을 적용하여 공격 성공률과 적대적 샘플의 품질을 분석하고 고주파 대역 에너지 기반 MEH-FEST(Minimum Energy in High FrEquencies for Short Time) 탐지 기법을 구현하여 방어 효과도 검토하였다. 이를 통해 a-DCF의 유용성을 검증하고 ASV 시스템의 신뢰성과 보안을 강화하는 데 기여하고자 한다.

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