APKOS：一种用于智能语音助手系统的精确且保护用户隐私的关键词识别技术

《ACM Transactions on Privacy and Security》：APKOS: Accurate and Privacy-Preserving Keyword Spotting for Intelligent Voice Assistant Systems

　　

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智能语音助手及其支持的云语音助手（CVA）系统在AIoT环境中的使用越来越普遍。然而，将语音数据传输到云端会引发重大的隐私问题。同态加密（HE）提供了一种有前途的解决方案，它可以在不暴露明文的情况下实现加密数据的安全计算。然而，其应用对关键词检测（KWS）带来了性能挑战。因此，设计一种既能保护隐私又能确保高准确性的KWS方案仍然是一个重大挑战。在本文中，我们提出了一种针对CVA系统定制的、既保护隐私又准确的关键词检测方案。我们的设计基于HE，能够在保持高KWS性能的同时实现语义安全。为了优化加密推理，我们引入了一个融合层，结合了激活和池化操作，减少了密文级别的计算量。我们还为基于音频的任务设计了一个实值多项式激活函数，并采用了一种核扩展策略来增强表示能力，而不会增加乘法深度。在多个数据集上的广泛评估表明，与现有的隐私保护KWS方法相比，我们的方法在准确性上提高了多达7%，在鲁棒性上提高了10%。

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