Tekrar oynatma saldırılarının tespitinde genlik ve faz spektrumu tabanlı özniteliklerin derin öğrenme ile karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of magnitude and phase spectrum-based features for replay attack detection by using deep learning
Yazar: Bekiryazıcı, Şule; Hanilçi, Cemal; Özcan Semerci, Neyir
Dergi: Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 15 No. 4, 2025
Anahtar kelimeler: Deep Learning ; Derin Öğrenme ; Speech Recognition ; Konuşma Tanıma ; Derin öğrenme,Konuşmacı doğrulama,Spektral öznitelikler,Tekrar oynatma saldırıları ; Deep Learning,Speaker Verification,Spectral Features,Replay Attacks

Gelişen dijital teknolojiler ve artan güvenlik ihtiyaçları, biyometrik kimlik doğrulama sistemlerine olan ilgiyi ciddi biçimde artırmıştır. Bu sistemler, bireylerin fiziksel ya da davranışsal özelliklerini temel alarak yüksek güvenlik düzeyinde kimlik doğrulama sağlamaktadır. Otomatik konuşmacı doğrulama (Automatic Speaker Verification- ASV) sistemleri, kullanıcı dostu yapıları ve doğal etkileşim avantajlarıyla öne çıkmaktadır. Ancak bu sistemler, özellikle tekrar oynatma (replay) saldırıları gibi yapay giriş yöntemlerine karşı savunmasız kalabilmektedir. Bu tür saldırılar, önceden kaydedilen bir konuşma örneğinin yeniden çalınarak sistemin aldatılması temeline dayanmakta ve düşük maliyetli, uygulanabilir yöntemler olmaları nedeniyle önemli bir tehdit oluşturmaktadır. Bu çalışmada, konuşma sinyallerinden türetilen genlik ve faz spektrumu temelli özniteliklerin, tekrar oynatma saldırılarının tespiti üzerindeki etkileri sistematik olarak incelenmiştir. Çalışma kapsamında sekiz farklı genlik temelli ve üç farklı faz temelli öznitelik çıkarılmış, bu öznitelikler ASVspoof-2017, ASVspoof-2019 (Physical Access) ve ASVspoof-2021 (Physical Access) veri kümeleri üzerinde test edilmiştir. Her bir öznitelik kümesi, konuşma sinyalinin spektral veya fazsal özelliklerini farklı yönleriyle temsil etmekte; özellikle yankı, bozulma ve yeniden kaydetme gibi saldırı izlerini ortaya çıkarma potansiyeline sahiptir. Derin öğrenme temelli sınıflandırma için ResNet ve LCNN mimarileri kullanılmış, sistem başarımı EER (Equal Error Rate) ve t-DCF (tandem Detection Cost Function) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Özellikle yüksek frekans bantlarında elde edilen ayırt edici spektral özelliklerin, sahte konuşma sinyallerinin tespitinde önemli bir katkı sunduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular hem öznitelik çeşitliliği hem de mimari karşılaştırmaları açısından literatüre yeni ve bütüncül bir perspektif kazandırmaktadır.

The rapid advancement of digital technologies and the growing demand for security have significantly increased interest in biometric authentication systems. These systems authenticate individuals based on their physical or behavioral traits, offering a high level of security. Among them, Automatic Speaker Verification (ASV) systems stand out due to their user-friendly design and natural interaction capabilities. However, these systems remain vulnerable to spoofing attacks, particularly replay attacks. Such attacks involve deceiving the system by playing back a previously recorded speech sample and are considered a major threat due to their low cost and practical feasibility. This study systematically investigates the effectiveness of amplitude and phase-based spectral features extracted from speech signals in detecting such replay attacks. A total of eight amplitude-based and three phase-based features were derived and evaluated on the ASVspoof-2017, ASVspoof-2019 (Physical Access), and ASVspoof-2021 (Physical Access) datasets. Each feature set represents the spectral or phase characteristics of speech from different perspectives, aiming to capture artifacts introduced by reverberation, distortion, and re-recording—common indicators of replay attacks. Two deep learning-based classifiers, ResNet and LCNN architectures, were employed for the classification task. System performance was assessed using Equal Error Rate (EER) and tandem Detection Cost Function (t-DCF) metrics. Experimental results demonstrate that spectral features, particularly those in higher frequency bands, provide strong discriminatory power in identifying spoofed speech signals. The findings contribute a comprehensive comparison of both feature diversity and model performance, offering a valuable perspective to the existing literature on robust countermeasures against replay attacks in Automatic Speaker Verification systems.