A Robust Speaker Verification Model Against Deepfake Voice Attacks
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형B)
2026년
2710113947
과학기술정보통신부
한국연구재단
숭실대학교산학협력단
정수환
13명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2024.09.01 ~ 2027.08.31
2.5억원
2.5억원
기초연구
대학
서울특별시 동작구
정보/통신 > 정보보호 > 서비스/응용보안
1) 최종목표 [딥페이크 위변조 음성에 강인한 화자 인증 (Speaker Verification) 모델 연구]■ 딥페이크 음성 탐지(CM)와 화자 인증(ASV)의 joint training (합동 훈련) 모델 개발■ 딥페이크 음성 탐지와 화자 인증 성능의 극대화를 위한 최적화 연구■ 지속적 화자 인증을 위한 신규 화자의 변조 샘플 학습 방법 연구■ 적대적 ...
① 1차년도 개발 내용 및 범위[오디오 딥페이크 탐지 및 화자인증 합동 훈련 (Joint training) 프레임워크 개발]■ 딥페이크 스푸핑 탐지 (CM: Spoofing Countermeasure)와 화자 인증 (ASV: Automatic Speaker Verification) 탐지가 각각 독립적으로 탐지하고 결과를 연결하면 근본적으로 최종 성능이 하락...
... 보호에 기여할 수 있음■ 금융기관에서 전화, 모바일 뱅킹 시, 고객 신원 확인을 위한 음성 보안 인식 시스템으로 활용되어, 고객 계정 보호 및 금융 사기를 방지할 수 있음■ 또한, 이를 교묘하게 ... Parameter Efficient Training 기법 개발을 통해 안정적 화자 인증 모델을 확보, 사이버보안 사각지대를 최소화해 공격 기술의 지능화·고도화에 대응해 정보보호 산업 기술력 강화■ 제안한 ...