SoK: The Faults in our ASRs: An Overview of Attacks against Automatic Speech Recognition （题目过长）阅读笔记
目录
- 前言
- 正文
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- 总结
- “精读”笔记
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- Introduction
- Background
- Attacks against VPSes
- Attack threat model taxonomy
- Existing attack classification
- Defense and detection taxonomy
- Defense and detection classification
- Discussion
前言
引用格式：H. Abdullah, K. Warren, V. Bindschaedler, N. Papernot, and P. Traynor, “SoK: The Faults in our ASRs: An Overview of Attacks against Automatic Speech Recognition and Speaker Identification Systems,” in 42nd IEEE Symposium on Security and Privacy, SP 2021, San Francisco, CA, USA, 24-27 May 2021, 2021, pp. 730–747. doi: 10.1109/SP40001.2021.00014.
论文题目：SoK: The Faults in our ASRs: An Overview of Attacks against Automatic Speech Recognition and Speaker Identification Systems
论文题目太长了，超过 CSDN 最大限制了都。发表在 S&P21 上的一篇关于 ASR 上的攻击与防御的综述。
正文
总结
这一篇文章对之前的 ASR 与 SI（分别是语音转文字和说话人识别）两个任务的攻击与防御的综述，主要是对基于神经网络方法的方案进行调研。作者表示，语音领域的攻击和防御和图像领域的区别还是很大的（后面的笔记会稍微详细说明），然后对之前的工作在不同维度做了分类。最后，在附录的小实验说明，作者自己train了几个模型，除了seed，模型超参数等等都一样，最后生成的对抗样本都无法transfer，没有一个成功的。
“精读”笔记
Introduction
作者自己总结的贡献点：
对 VPS（Voice Processing Systems）相关的威胁模型做了分类，（标明自己是第一个）
对已有的工作根据上一个贡献提出的框架进行分类，（作者表示，我们分类以后发现，虽然paper挺多的，但是还有很多工作要做
测试了 Transferability，结果基本上就是说同样的训练集测试集分割，同样的超参数，甚至同样的seed和模型架构，最后还是没有一个成功转移。
Background
首先对心理声学简单说了一下，说 ASR 这些都是模仿人类大脑处理语音，讲了一下人类听觉感知的非线性性，以及人类听觉频率的阈值。
接下来讲 VPS，就是语音处理系统，说VPS分两类，ASR和SI（Speaker Identification），然后这两个很像，下面以 ASR 为例介绍一下流程 pipeline。
上面的流程图用 Mermaid 绘制，语法可以点击链接。富文本编辑器没找到怎么搞，又来 Markdown 编辑器搞。
这个流程基本上老生常谈，首先是预处理。有意思的是论文提到检测有人类语音的片段可以用相关的检测算法 G.729, 我看了一下参考文献， 99 年的技术。预处理另一个事情就是滤波，一般低通滤波，超过阈值的频率分量就不要了。
特征提取一般就是MFCC，论文原文也是拿MFCC说，之后有机会也应该好好看看MFCC的设计思路，看不懂公式搞懂逻辑还是有必要的。MFCC的逻辑是DFT离散傅里叶变换变到频域，（当然是一帧），然后MEL滤波，就是根据人类听觉敏感程度对不同频率进行增强或衰减，然后取对数，因为人类对响度的感知是对数级，最后是DCT离散余弦变换，就这一步比较有意思，看了一些解释是说在取包络，关于离散余弦变换也是很久以前信息隐藏上学的东西了，有机会应该把这一部分展开看看。
总之提出来的就是每一帧一个特征向量的矩阵，然后送入网络做Inference，要是SI这里就结束了，分类。然后因为模型输出的是概率，还要用Beam search找出这么多帧输出的总的概率最大的转文本。此外，这时得出的结果，用作者的话说，就是人类难以理解，因为可能好几个帧表示的是一个字母，输出的是LLOOOCK，其实是LOCK。然后做一些处理原文叫Decoding得到最终结果。具体的ASR流程之后应该看李宏毅老师的 DLHLP 2020。
说了一大堆，作者说，这些每个模块其实都能换，然后模型主要目前用的是基于神经网络的。
然后接下来讲了讲ML模型相关的攻击，Integrity和Confidentiality两个角度。一个是训练投毒和逃逸攻击（对抗样本），另一个就是数据隐私和模型提取。文中主要是调研对抗样本。后面简单介绍了对抗样本。
Attacks against VPSes
之后作者介绍了图片领域和音频领域的区别。首先是预处理，之后语音一般用序列模型（RNN之类），其次是Beam Search 之类不可导操作的使用，最后是一些统计模型的使用（而非神经网络）。这一切让对于语音的攻击和防御同图像领域不同。
Attack threat model taxonomy
这部分是作者对于攻击的分类，作者设计了很多分类的角度。这一部分感觉没必要记在笔记上了，现用现看。记一些有意思的点。比如作者对于 Attack Medium 的分类，不像传统的 Physical，Logical（ASV Spoof 的分类法），作者列了4类，分别是 Over-Line , Over-Air ， Over-Telephony-Network , and Over-Others。前面两种就是之前常用的分类，第三类是电话网络的场景，要考虑编码损失，丢包，还有各种噪声的场景，最后一类作者举例就是mp3压缩相对于wav这类。
Existing attack classification
主要就是根据上一章中对于分类的一些角度，把现有的工作做了分类。具体也没有太多可以说的，作者把分类结果公布在了一个网站如下。
https://sites.google.com/view/adv-asr-sok/
这里也是只记录一些有意思的点。作者表示很多工作都没有给出一个合理有效的 Metric 评估他们的工作相比前人工作的优势。其二，大部分工作都无法 work Over-air。
Defense and detection taxonomy
这一章与上上章类似，是防御方案的分类框架，介绍了分类的角度。
Defense and detection classification
这一章是现有的部分防御方案的分类，主要就是对抗训练（会降低模型精度，其次可能还因为预处理的原因失效）和活体检测。最后在未来方向，作者举了一个方向是重新设计预处理与特征提取。（当然很难了，几十年语音处理领域的发展筛选出来的技术）
Discussion
最后的黄金部分。
- 基于优化的攻击的攻击缺少可转移性，这个在后面的附录作者做的实验没有一个转移成功中得以体现。
- 关于防御，现有的黑盒攻击很难转移，白盒攻击的场景几乎也不会发生。当然，设计防御的研究者还是应该注意对黑盒场景攻击的防护。
- 图像和音频不一样，音频的整个pipeline还有很多待探索的地方。从pipeline整体来看，对不同的组成部分设计攻击和防御，可以是未来的研究方向。
- 作者没看到 Poisoning 和 Privacy Attack。
- 目前没有防御工作做在 Over-telephony 上面。
- 关于音频的 Intelligibility ，缺少评估标准。L-2正则这些图像上可能有用的东西，与人类对声音的心理感知不匹配。