学位论文简介

物联网技术和人工智能的快速发展，促进了语音交互模式在智能设备中的普及。然而，基于语音助手的语音交互模式在提供高效、便捷、自然的人机交互的同时，也给用户带来了严重的安全和隐私问题。首先，语音助手容易遭受欺骗攻击，给用户带来身份安全问题；其次，不可信的语音助手会窃听用户对话，造成严重的用户隐私泄露。为保护语音助手免遭欺骗攻击和抵御语音助手的窃听攻击，本文展开如下研究工作：

(1) 针对攻击者对用户语音进行人为模仿导致的身份安全问题，本文提出了基于声学线性分析的语音欺骗攻击检测方案。通过分析真实与模仿音频的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征，发现了真实音频的MFCC特征在欧式空间分布紧密，而模仿音频的MFCC则分布离散。通过数值检验论证了真实音频的MFCC的紧密状态服从类高斯分布。因此，构建类高斯分布模型，通过模型匹配实现有效的语音模仿攻击检测。

(2) 针对攻击者通过扬声器来播放虚假音频导致的身份安全问题，本文提出了基于声学非线性分析的语音欺骗攻击检测方案。通过分析语音系统产生声音的方式和过程，论证了发声系统是非线性的；然后，构建了通用于任意发声系统的非线性模型；最后，根据不同发声系统的构件不同，提取了差异性明显的非线性特征，并训练了机器学习模型实现通用且部署友好的扬声器欺骗攻击检测。

(3) 针对不可信语音助手会窃听用户对话，造成用户隐私泄露，本文提出了基于屏幕触碰感知的语音窃听攻击检测方案。首先，通过多种方式实现窃听攻击，论证了窃听攻击的可行性和危害性；其次，本文分析了App语音助手的唤醒模式，并据此构建了请求响应时间模型，实现有效的窃听攻击检测。最后，设计了通用于任意安卓系统版本的悬浮窗，用于发现窃听时简洁明了的通知用户。

(4) 针对不可信语音助手会学习用户授权行为实现隐蔽的窃听攻击，本文提出了基于麦克风图标识别的语音窃听攻击检测方案。首先，通过分析安卓系统感知用户触碰屏幕行为的方式设计了隐蔽的窃听逻辑；其次，分析了App语音助手的唤醒与用户感知之间的关系，确定了麦克风图标是唯一的媒介，并据此设计了轻量的麦克风图标识别模型；最后，通过麦克风图标的识别与触碰感知，实现通用于任意App在任意逻辑下的窃听检测。

主要学术成果

1. Wenbin Huang, Wenjuan Tang, Kuan Zhang, Haojin Zhu, and Yaoxue Zhang. “Thwarting Unauthorized Voice Eavesdropping via Touch Sensing in Mobile Systems.” IEEE INFOCOM, pp.31-40, 2022. (CCF A 类会议)

2. Wenbin Huang, Wenjuan Tang, Hanyuan Chen, Hongbo Jiang, and Yaoxue Zhang. “Unauthorized Microphone Access Restraint Based on User Behavior Perception in Mobile Devices.” IEEE Transactions on Mobile Computing. (CCF A类期刊，在线发表)

3. Wenbin Huang, Wenjuan Tang, Hongbo Jiang, Jun Luo, and Yaoxue Zhang. “Stop Deceiving! An Effective Defense Scheme Against Voice Impersonation Attacks on Smart Devices.” IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 7, pp. 5304-5314, 2022.(SCI 中科院1 区 Top)

4. Wenbin Huang, Kun Xie, and Jie Li. “A Novel Sequence Tensor Recovery Algorithm for Quick and Accurate Anomaly Detection.” IEEE Transactions on Network Science and Engineering(IEEE TNSE), vol. 9, no. 5, pp. 3531-3545, 2022. (SCI 中科院 2 区 Top)

5. Wenbin Huang, Wenjuan Tang, Hongbo Jiang, and Yaoxue Zhang. “Resisting Voice Spoofing Attacks via Acoustic Nonlinearity Dissection for Mobile Devices.” IEEE Transactions on Mobile Computing. (CCF A类期，第二轮审稿中)

6. Wenbin Huang, Wenjuan Tang, Hanyuan Chen, Hongbo Jiang, Zheng Qin, and Yaoxue Zhang. “Learning Based Versatile Voice Eavesdropping Prevention for Mobile Devices.” IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (CCF A类期，第一轮审稿中)

7. 基于增量塔克分解的在线异常检测方法、系统及存储介质. (实审，排名第一)

8. 基于触碰感知的移动应用程序的窃听检测方法及系统. (实审，排名第一)

9. 一种基于差分隐私保护的聚合位置数据发布方法. (实审，排名第三)

荣誉奖项

2022, 博士研究生校长奖学金

2022, 湖南大学优秀研究生

2022, Student Travel Grant, IEEE INFOCOM 2022

2021, 博士研究生校长奖学金

2020, 湖南省大数据与人工智能国际研究生暑期学校暨创新论坛-优秀营员