GhostPrefix 提出通用 ASR 对抗前缀攻击

Shengding Liu、Ashwin Innuganti 和 Qiben Yan 提出 GhostPrefix，一种无需与语音内容同步、可添加到实时语音前端的通用对抗音频前缀，能够操纵自动语音识别（ASR）系统的转录结果。该方法支持三种攻击模式：按指定语义引导转录、劫持转录为目标文本，以及降低非目标转录的准确性。 研究团队在 13 个来自四个模型家族的开源 ASR 模型上进行评估。数字环境下，语义引导和目标文本劫持的平均攻击成功率分别为 97.6% 和 93.4%；非目标攻击可将词错误率推高至 1.18。通过空中传播音频实施攻击时，两种模式的成功率分别达到 91.5% 和 89.5%。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。