本发明公开了一种用于语音识别系统的后门安全性评估方法、装置及介质，属于人工智能技术领域。方法包括：根据已有训练好的语音合成模型计算得到优化损失函数，优化生成宿主样本及其语音风格参数，并组成宿主样本集；将触发器注入所述宿主样本集中，组合生成中毒样本集，并与原始训练样本集组合生成混合训练样本集；将已有干净语音训练模型在混合训练样本集中进行标准化训练，生成受害者模型；将干净测试样本以及带有隐形触发器的测试样本分别输入到受害者模型；根据精度测试及后门攻击的结果对受害者模型进行安全性评估。本发明通过语音合成、反向梯度优化及设定目标损失函数的方式，保证了后门攻击下良性训练样本的易获取及标签干净。

本发明公开了一种用于语音识别系统的后门安全性评估方法、装置及介质，属于人工智能技术领域。方法包括：根据已有训练好的语音合成模型计算得到优化损失函数，优化生成宿主样本及其语音风格参数，并组成宿主样本集；将触发器注入所述宿主样本集中，组合生成中毒样本集，并与原始训练样本集组合生成混合训练样本集；将已有干净语音训练模型在混合训练样本集中进行标准化训练，生成受害者模型；将干净测试样本以及带有隐形触发器的测试样本分别输入到受害者模型；根据精度测试及后门攻击的结果对受害者模型进行安全性评估。本发明通过语音合成、反向梯度优化及设定目标损失函数的方式，保证了后门攻击下良性训练样本的易获取及标签干净。