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在当前5G通信技术和边缘计算技术快速发展的背景下，我们正迈向一个更加智能化的物联网时代。随着物联网技术的广泛普及，智能语音市场规模逐年扩大，**“语音控制”**这一概念已深入人心，并广泛应用于多个领域。然而，随之而来的不仅仅是便捷，还带来了新的安全威胁——智能语音攻击。
智能语音攻击是指恶意攻击者通过无声远程操控的方式，入侵智能设备的语音控制系统。这种攻击方式不仅难以识别、难以预见，且具有高度的隐蔽性，可能导致严重后果，如窃取个人隐私、造成财产损失，甚至危及生命安全。更令人担忧的是，现有的智能语音助手在面对智能语音攻击的安全测试中表现不佳，所有测试通过率为0。
- 隐私泄露：智能语音设备可能被攻击者利用，窃取用户的个人隐私信息。
- 财产损失：恶意攻击可能导致语音控制的支付功能被滥用，造成用户的财产损失。
- 安全威胁：通过侵入智能家居和车载系统，攻击者可能危及用户的生命安全。
由于智能语音攻击的识别难度极高，传统的防御手段在面对这些新型威胁时显得力不从心。因此，迫切需要一个更加智能化且高效的解决方案，以应对这些新的安全挑战。
针对现有语音攻击防御中的识别精度低、无法预警、难以溯源等缺陷，我们提出并设计了 Smart Sound Guardian 系统。该系统结合了多维语音特征提取、语义分析、实时数据监测和机器学习算法，提供了以下核心功能：
- 智能语音攻击检测模型：通过基于SVM的音频分类算法，利用频率、能量和波动性等特征，对用户音频进行多维度分析，检测并过滤攻击性语音。
- 群智感知搜集监测平台：通过本地存储和感知任务的实时监测，解决数据搜集难和隐私保护的痛点，全方位升级智能语音安全生态。
- 攻击态势识别与预警系统：基于CAM 映射和GRU 时序模型，实时标记攻击高危区域，并预测潜在攻击态势，及时发出预警。
Smart Sound Guardian 系统通过三大核心技术模块，构建了完整的语音攻击防御体系：
- 基于 SVM 的音频分类算法：通过提取音频的频率、能量和波动性等特征，并利用SVM 分类器，将用户音频分为正常音频、超声波攻击、模糊指令攻击和机器学习攻击四类。
- 群智感知预警模式：针对语音攻击数据难以收集和隐私问题，我们通过本地存储、实时监测和群智感知的方式，有效提升了语音安全的覆盖面和预警能力。
- 攻击态势识别预测模型：通过应用CAM 映射标记攻击关键区域，并结合GRU 时序模型预测高危范围，精准实现攻击态势识别与预警。
经过多次实验验证，Smart Sound Guardian 系统表现出了卓越的性能，以下是我们的研究成果：
- 高识别率：实验结果显示，系统在检测语音攻击时的平均准确率达到了88.7%，最高准确率达到了96.2%。
- 低误报率：通过优化模型，系统的误报率维持在**5%**以下，大幅降低了误报警告的发生率。
- 可视化工具：系统集成了智能语音态势可视化功能，帮助用户实时了解当前的安全状态，并对潜在威胁作出及时响应。
我们的Smart Sound Guardian 项目不仅在学术研究上取得了重要突破，还在实际应用中得到了验证。我们已申请了两项软件著作权，并完成了一篇学术论文的投稿，同时正在申请一项国家发明专利。
该项目已成功入选国家级大学生创新创业计划，并在鸣鸾公司进行了实地部署，取得了良好的应用效果。同时，我们与未知比特团队建立了合作，推动该项目的进一步研发与应用。
克隆项目仓库并进入目录：
git clone https://github.com/Cyccyyycyc/Smart-Sound-Guardian-cy.git
cd Smart-Sound-Guardian-cy创建并激活虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows 使用 venv\Scripts\activate安装项目依赖并运行系统主程序：
pip install -r requirements.txt
python -m iot.core.main（可选）使用 setup.py 安装项目：
python setup.py install© 2024 Smart Sound Guardian | 物联网语音安全领航者