Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米コロンビア大学の研究チームが発表した「Real-Time Neural Voice Camouflage」は、不正なマイクが取得したユーザーの会話の言葉を正しく聞き取れないようにする攻撃を提案した論文だ。無線で妨害音を発し、自動音声認識(ASR)システムをリアルタイムに混乱させ、本来盗聴側が取得したい会話を間違った形で認識させる。80%の確率でユーザーの言葉を誤認識させられたという。 この妨害音は、その場にいるユーザーの邪魔にならないような静かな音に最適化されている。 妨害を実際に行った3つの例。攻撃していない時の音声信号スペクトログラム(上)、攻撃した際の音声信号スペクトログラム(下)
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