[Перевод] AASIST: Аудио защита с использованием сети с интегрированным спектро-временным графом внимания
Артефакты, которые отличают подделку от реальных данных, могут находиться в спектральной или временной областях. Их надежное обнаружение обычно зависит от ансамбля сложных систем, где каждая подсистема настроена на определенные артефакты. Мы стремимся разработать единую, эффективную систему, которая может обнаруживать широкий спектр различных атак с использованием спуфинга без использования групп баллов. Мы предлагаем новый слой внимания с гетерогенным наложением графа, который моделирует артефакты, охватывающие разнородные временные и спектральные области с гетерогенным механизмом внимания и узлом стека. С новой операцией максимального графа, которая включает конкурентный механизм и расширенную схему считывания, наш подход, названный AASIST, превосходит текущее состояние дел в данной области примерно на 20%. Даже облегченный вариант, AASIST-L, всего с 85 тыс. параметров, превосходит все конкурирующие системы.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Редакция Spark.ru: Всемирная история торговли в стиле Сатирикона: часть 14. «Русская Аляска»
- Под другим углом: 3 сентября в Москве состоится Hybrid Conf'25
- Spark_news: В России готовится к выходу серия конструкторов, созданных по мотивам популярного мультфильма «Смешарики»
- Appbooster: «В ASO нет точных формул»: можно ли заранее просчитать результат оптимизации?
- SIEM. Часть 2. Технический разбор KUMA, Радар, UserGate и других
- Как правильно обезличить ПДн
- Как мы делаем SOC as a service: привлекаем большие данные и собственный SIEM на помощь клиентам
- Хроники целевых атак в 1 полугодии 2025: аналитика, факты и рекомендации
- Августовский «В тренде VM»: уязвимости в Microsoft Windows и SharePoint
- Пентест на автопилоте: что доверить роботам, а что — нет?