2023 Fiscal Year Research-status Report
声真似による成りすまし攻撃に対する話者照合の耐性向上に関する研究
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19K12051
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
岩野 公司 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (90323823)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠田 浩一 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (10343097)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 話者照合 / 声真似 / 成りすまし / 話者認識 / 個人認証 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，声による個人認証（話者照合）の実用化に向けた，「声真似による成りすまし攻撃」の対策についての検討を進める．過去の研究において，従来型の話者照合システム（ＧＭＭ－ＵＢＭ法に基づく話者照合システム）では，物真似のスキルの違いによって成りすましが成功する要因に違いがあることが示唆されていることから，そのメカニズムの解明を図り，その知見に基づいて声真似攻撃に対する効果的な対策手法の提案を目指す．
２０２３年度は，本研究課題で新規に構築・導入した「深層学習に基づく話者照合システム」に基づく認証に対する，発話単位の詳細な分析を行うための検討を進めた．具体的には，前年度までの実験結果で，深層学習に基づく話者照合システムによる認証では，従来型の照合システムよりも「物真似のスキルが低い人（物真似の経験がほとんどない一般の人）」の声真似攻撃の一部を効率的に防御できていることが確認されたことから，現象の理解を深めるために，「物真似のスキルが高い人（経験が豊富な物真似タレント）」の声真似攻撃との比較を行うことで分析を進めた．これまでに，発話単位の照合スコアとその算出に必要となる対数尤度に基づく比較分析を実施したが，現象が複雑であったため，結果の可視化の方法について種々の検討を行った．最終的な候補として，システム登録話者に対するＰＬＤＡスコアを特徴量とした主成分分析により可視化用の空間を構成することを暫定的に決定した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナウイルスの影響で２０２１年度までの研究に遅れが生じたため，期間を延長して研究を実施しており，実験や評価についての遅れはほぼ取り戻している．研究成果の発表がやや遅れていたため，２０２３年度に国際会議に投稿を行い，採択されたが，主催者都合によりキャンセルとなったため，発表の遅れを回復することができなかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
深層学習ベースの話者照合システムを利用した物真似スキルの違いによる比較の分析を進め，その結果に基づいて，成りすましに頑健な話者照合システムの構築方法についての指針を整理し，提案を行う．特に，物真似の高スキル者の声真似攻撃に対する対処手法についての検討が未だ不十分であるため，その点を考慮した提案を目指す．
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| Causes of Carryover |
コロナウイルスの影響で学会の中止やオンライン開催への変更が相次ぎ，２０２１年度までは旅費の使用が無かったため，以降の年度に繰り越しを行っている．２０２３年度は国際会議での研究成果の発表を予定していたが，主催者都合により実施できなかったため，２０２４年度に改めて発表を計画し，繰り越し分をその費用の支出に充てることを予定している．
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| Remarks |
岩野研究室ホームページ
https://www.comm.tcu.ac.jp/iwanolab/
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