语音合成对抗攻击如何突破安全防线？

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语音合成技术虽广泛应用，但面临对抗样本攻击的安全威胁。攻击者通过添加微小扰动生成对抗样本，使模型合成错误语音，如将“发送邮件给Tom”转为“转账给Jerry”，严重威胁语音交互安全。

当前对抗样本攻击呈现多样化趋势：白盒攻击利用模型内部信息生成针对性扰动；黑盒攻击则通过遗传算法等手段，在仅知输入输出的情况下实现攻击。此外，火山语音提出的“无中生有式”攻击方案，通过语音合成模型直接生成对抗样本，摆脱了对原始语音的依赖，进一步提升了攻击的隐蔽性和成功率。

针对这些挑战，防御策略不断演进。对抗训练通过在训练数据中加入对抗样本，提升模型鲁棒性；输入预处理采用滤波、降噪等技术，减少对抗扰动的影响；模型加固则通过引入注意力机制、残差连接等，增强模型稳定性。此外，实时监控与反馈系统能够检测异常合成结果，及时阻断可疑请求。

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