日前，被誉为数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议ACMSIGKDD（国际数据挖掘与知识发现大会，KDD）正于美国华盛顿召开。会上，火山语音多篇论文被KDDResearchtrack接收并发表，同时创新性地提出基于语音合成来有效攻击语音识别系统(AudioAdversarialAttack)的新技术路径，用于高效并准确发现语音安全领域的新漏洞。
伴随机器学习在语音识别上的技术突破，形式多样的语音助手已成为人们日常生活中必不可少的工具，尤其在一些特定场景下，语音助手可以通过识别语义信息帮助人们完成例如购物、转账、缴费、邮件处理等简单动作，便利正逐渐渗透到生活的方方面面。
但据近些年的研究表明：由于神经网络的冗余特性可以让攻击者在输入中加入人类无法识别的微小扰动，从而误导原本训练好的模型，甚至可以给出攻击者想要获得的输出结果，着实有些惊悚，例如：
明明听上去是：SendagreetingemailtoTom？
但经过语音识别系统之后的输出竟然是“TransferonemilliondollarstoJerry.”
人们不禁灵*发问语音识别究竟还能否被信任？
不可否认，这种安全隐患正逐渐成为限制语音识别系统大规模应用的关键因素之一，所以研究如何设计高效的攻击方案发现语音识别系统的弱点和漏洞，进而缓解消除上述语音安全隐患，已成为学术界和工业界共同