Practical lessons of (deep)faking human speech
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F22%3APU144478" target="_blank" >RIV/00216305:26230/22:PU144478 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://europen.cz/Anot/54-1/sbornik-54.pdf" target="_blank" >https://europen.cz/Anot/54-1/sbornik-54.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Practical lessons of (deep)faking human speech
Popis výsledku v původním jazyce
Deepfakes are an emerging threat to computer security. Various usages range from spreading fake news to identity theft. A particular subset of this problem is using deepfakes to spoof biometrics systems. The attacker spoofs an individual's identity by synthesizing his voice or appearance and uses this spoofed identity to gain access into a system secured by biometrics authentication. In our former research, we demonstrated that speech deepfakes present a threat not only to voice biometrics systems but also to people. We presented that text-dependent verification is more resilient to deepfakes than text-independent verification. This paper aims to summarize our former research with its results and to highlight the powerful role of open-source tools in this area.
Název v anglickém jazyce
Practical lessons of (deep)faking human speech
Popis výsledku anglicky
Deepfakes are an emerging threat to computer security. Various usages range from spreading fake news to identity theft. A particular subset of this problem is using deepfakes to spoof biometrics systems. The attacker spoofs an individual's identity by synthesizing his voice or appearance and uses this spoofed identity to gain access into a system secured by biometrics authentication. In our former research, we demonstrated that speech deepfakes present a threat not only to voice biometrics systems but also to people. We presented that text-dependent verification is more resilient to deepfakes than text-independent verification. This paper aims to summarize our former research with its results and to highlight the powerful role of open-source tools in this area.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Sborník příspevků z 54. konference EurOpen.CZ, 28.5.-1.6.2022
ISBN
978-80-86583-34-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
161-172
Název nakladatele
Czech Open Systems User's Group
Místo vydání
Radešín
Místo konání akce
Radešín
Datum konání akce
29. 5. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—