发明专利已授权

针对模型微调攻击的不可学习语音数据生成方法

📄 申请号：CN202610654251.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2026-05-13

公开号

CN122177156B

公开日

2026-07-10

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G10L25_48

IPC 分类号

G10L25_48 , G10L19_02 , G10L19_022 ,

技术画像

所属领域

数据生成人工智能算法语音信号处理数据安全数据生成

应用场景

人工智能安全, 语音识别系统, 模型安全防御, 数据隐私保护

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摘要

本发明公开了一种针对模型微调攻击的不可学习语音数据生成方法，包括：基于预训练语音表征网络与可微分类头构建代理说话人识别模型；初始化扰动变量并计算时序显著性掩码；通过候选缓冲池和余弦相似度规则为源样本确定目标身份标签；以内层优化模拟攻击者，使用受保护语音及真实说话人标签对模型进行微调；在外层优化中，以内层优化得到的模型参数为临时模型，为目标身份标签计算外层损失，并根据一阶近似策略对扰动求解梯度；更新扰动并执行投影及频谱差异约束；通过重复迭代输出受保护语音。本发明方法能够提高针对目标身份攻击的有效性，增强身份混淆能力，减少无效目标带来的优化浪费，提升语音身份保护过程的稳定性和实用性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种利用随机掩码和Transformer改进的短临降水预报方法

当前第 / 件

一种基于差分隐私的个性化联邦学习识别方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G10L25_48)

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