Відчутна хисткість пояснень в аудіо-моделях: маніпуляція атрибуцією при незмінних прогнозах
https://ift.tt/KlR6tcT
Ця стаття досліджує хисткість методів пост-гок пояснень для виявлення аудіо-дийфейків. Якщо попередні роботи з маніпуляції поясненнями зосереджувались на зображеннях за допомогою стандартних метрик L_p, ми вводимо психоакустичну рамку, що оптимізує невідчутні扰 perturbations для розділення атрибуцій моделі від кінцевих класифікацій. Ми оцінюємо цю вразливість серед передових архітектур за суворими обмеженнями, які зберігають прогноз. Оцінюючи вартість маніпуляції через доменно-специфічні перцепційні метрики якості аудіо поряд із критеріями узгодженості пояснень, наша рамка демонструє, що зловмисник може систематично спотворювати теплові карти автоматичних пояснень, зберігаючи передбачувану мітку глибокої підробки. Повний код доступний за адресою: https://ift.tt/sr1L9dK
HI-FI News
через штучний інтелект https://ift.tt/ATvfFSq
15 червня 2026 р. о 05:18 AM
June 15, 2026 at 05:18AM
Залишити відповідь
Щоб відправити коментар вам необхідно авторизуватись.