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Continuous Authentication for Voice Assistants
Huan Feng, Kassem Fawaz, and Kang G. Shin CSE/EECS, University of Michigan
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课题背景 语音控制：Siri, Google Now, Cortana 应用场景：发送讯息，智能配件，银行服务
现有验证方式：使用者语音识别，初始化验证 攻击类型：重放，模仿，非人声信号
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VAuth：Continuous Voice Authentication
解决方案：加速度计 + 麦克风 “体表振动 + 语音”匹配 加速度信号： z轴加速度信号 带ADC的蓝牙传输 语音信号： 基于人声振动的低通滤波：80Hz-333Hz 使用MFCC进行语音识别：傅立叶 + Mel频率转换 + 余弦变换
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Matching Algorithm 预处理 片段分析 匹配决策
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预处理 100Hz 4kHz 8kHz 阈值平滑 标准化 互相关匹配 能量窗
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片段分析 提取Glottal Cycle 去除不匹配片段： 1. 片段太短 2. 连续脉冲太少 3. 脉冲频率不介于 80~333Hz
4. 互相关指数绝对 值小于0.25
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匹配决策 最终处理结果 => 匹配结果向量： 互相关函数最大值 分类器：SVM 训练集：24元音 20辅音
规模：44*44 vectors
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模型效果
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实验结果 18位用户 30句常用命令 静止 行走
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不同语言
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不同攻击方式：
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MFCC攻击
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延迟与功耗 300ms on average 6.3mA on average
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总结 三种佩戴方式 高匹配率，低误匹配 抵御多种攻击 短延迟，低功耗
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