针对Whisper模型的静音攻击方法主要针对基于Transformer的自动语音识别系统，特别是Whisper系列模型。其有效性主要基于Whisper模型使用了一些“特殊标记”来指导语言生成过程，如标记表示转录结束。我们可以通过在目标语音信号前添加一个通用短音频段，模拟标记的声学实现，从而成功“静音”Whisper模型。
1、针对Whisper模型的静音攻击步骤
- 确定攻击目标：攻击的目标是使Whisper模型在解码时忽略语音内容，只转录特殊标记，从而生成空白的转录结果。
- 构建损失函数：定义损失函数来最大化模型生成标记的概率，即最大化P(y1=|x, y0)。
- 生成对抗样本：利用梯度下降法来优化这个损失函数，学习一个长度为0.64秒的对抗音频段x’，这个音频段将作为对抗样本。
- 前置到语音信号：将学习得到的对抗音频段x’前置到任意语音信号x之前，形成新的输入信号x’⊕x。
- 攻击效果：当Whisper模型处理这个新的输入信号时，由于对抗音频段的影响，模型会生成标记作为第一个输出，从而忽略了后续的语音内容，实现静音攻击。
- 优化和约束：为了确保对抗音频段对人耳不可感知，需要对音频段的长度和幅度进行限制，如限制音频段长度为0.64秒，幅度不超过0.02（在log mel谱上）
2、不同环境下的攻击效果
- 同域数据集：在相同的数据域下，即使用LibriSpeech数据集进行训练和测试，攻击成功率超过97%。
- 跨域数据集：在不同域的数据集上，攻击的成功率略有下降，但在多个不同的数据集上（TED-LIUM、MGB和Artie Bias）仍可达到90%以上。
- 跨任务测试：将训练好的对抗样本应用于语音翻译任务，发现对于小模型（如Whisper tiny）的攻击成功率仍然很高（94%以上），但大模型（如Whisper base和small）的攻击成功率明显下降。
- 语言距离：对于源语言与英语距离较远的语言（如德语和俄语），攻击的成功率更低。这表明对抗样本的通用性在一定程度上受到语言距离的影响。
3、防御措施
- 检测对抗样本：在语音识别系统中引入对抗样本检测机制，使用特征工程或机器学习方法检测对抗样本，从而阻止其影响系统的正常工作。
- 增加语音验证：在语音识别前，增加语音验证步骤，让用户确认识别结果是否准确，以确保对抗样本被检测出来。
- 模型和算法更新：定期更新语音识别系统的模型和算法，以增强其抵御对抗样本的能力。可以利用最新的安全措施，提高系统的防御能力。
- 融合多个模型：在语音识别系统中融合多个不同的模型，通过模型之间的比较和验证，减少对抗样本的影响。
- 增加语音处理步骤：在语音识别前，增加语音去噪、回声消除等处理步骤，以消除对抗样本中的异常噪声和干扰。
- 使用安全的语音传输协议：采用安全的语音传输协议，如SRTP，以加密语音数据，确保语音传输的安全性。
- 采用安全的语音存储机制：在语音存储过程中，采用安全的存储机制，如加密和访问控制，以确保语音数据的安全性。
