CLAD: Robust Audio Deepfake Detection Against Manipulation Attacks with Contrastive Learning

📄 arXiv: 2404.15854v1 📥 PDF

作者: Haolin Wu, Jing Chen, Ruiying Du, Cong Wu, Kun He, Xingcan Shang, Hao Ren, Guowen Xu

分类: cs.CR, cs.LG, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2024-04-24

备注: Submitted to IEEE TDSC

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CLAD以解决音频深伪检测的鲁棒性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 音频深伪检测 对比学习 鲁棒性 操控攻击 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有音频深伪检测方法在面对恶意音频操控时表现出脆弱性，尤其是在音量控制、褪色和噪声注入等攻击下。
  2. 提出CLAD，通过对比学习最小化操控引入的变化，增强检测器的鲁棒性，并引入长度损失以提高检测准确性。
  3. 实验结果显示，CLAD在噪声注入攻击下的误报率降至0.81%，在其他测试中均保持在1.63%以下，显著提升了检测性能。

📝 摘要（中文）

随着音频深伪技术的日益普及，安全威胁显著增加，亟需开发鲁棒的检测方法。现有检测系统在应对恶意音频操控时的鲁棒性尚未得到充分研究。为此，我们首次全面研究了广泛采用的音频深伪检测器在操控攻击下的脆弱性。研究发现，诸如音量控制等操控可以显著绕过检测，而不影响人类感知。为了解决这一问题，我们提出了CLAD（基于对比学习的音频深伪检测器），旨在增强对操控攻击的鲁棒性。核心思想是通过对比学习最小化操控引入的变化，从而提高检测的鲁棒性。此外，我们引入了长度损失，旨在通过在特征空间中更紧密地聚类真实音频来提高检测准确性。我们对现有的音频深伪检测模型和CLAD进行了全面评估，结果显示CLAD在噪声注入下的误报率降至0.81%，在所有测试中均保持在1.63%以下。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决音频深伪检测在面对恶意操控攻击时的鲁棒性不足问题。现有方法在音量控制、褪色和噪声注入等攻击下表现出明显的脆弱性，导致误报率显著上升。

核心思路：论文提出的核心思路是通过对比学习来增强音频深伪检测器的鲁棒性。对比学习能够有效地最小化操控引入的变化，从而提高检测的准确性和稳定性。

技术框架：CLAD的整体架构包括数据预处理、特征提取、对比学习模块和损失计算模块。通过对比学习，模型能够更好地聚类真实音频，并在特征空间中减少操控音频的干扰。

关键创新：CLAD的主要创新在于将对比学习引入音频深伪检测领域，并结合长度损失函数，以提高检测的准确性和鲁棒性。这一设计与现有方法的本质区别在于其更关注于操控对特征空间的影响。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡对比学习和长度损失的影响，确保模型在训练过程中能够有效学习到鲁棒的特征表示。同时，网络结构经过优化，以适应音频数据的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CLAD在面对噪声注入攻击时的误报率降至0.81%，而在音量控制、褪色等攻击下，现有模型的误报率最高可达51.28%。CLAD在所有测试中均保持在1.63%以下，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括网络安全、音频内容审核和虚假信息检测等。随着音频深伪技术的不断发展，CLAD能够为相关行业提供更为可靠的检测工具，帮助识别和防范音频伪造带来的安全威胁，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The increasing prevalence of audio deepfakes poses significant security threats, necessitating robust detection methods. While existing detection systems exhibit promise, their robustness against malicious audio manipulations remains underexplored. To bridge the gap, we undertake the first comprehensive study of the susceptibility of the most widely adopted audio deepfake detectors to manipulation attacks. Surprisingly, even manipulations like volume control can significantly bypass detection without affecting human perception. To address this, we propose CLAD (Contrastive Learning-based Audio deepfake Detector) to enhance the robustness against manipulation attacks. The key idea is to incorporate contrastive learning to minimize the variations introduced by manipulations, therefore enhancing detection robustness. Additionally, we incorporate a length loss, aiming to improve the detection accuracy by clustering real audios more closely in the feature space. We comprehensively evaluated the most widely adopted audio deepfake detection models and our proposed CLAD against various manipulation attacks. The detection models exhibited vulnerabilities, with FAR rising to 36.69%, 31.23%, and 51.28% under volume control, fading, and noise injection, respectively. CLAD enhanced robustness, reducing the FAR to 0.81% under noise injection and consistently maintaining an FAR below 1.63% across all tests. Our source code and documentation are available in the artifact repository (https://github.com/CLAD23/CLAD).