本发明公开了声纹识别领域的一种面向智能声纹识别系统的后门安全性评估方法，包括：根据原始音频集，训练生成隐形触发器模型#imgabs0#和注入后门的声纹识别模型#imgabs1#；将良性测试样本以及带有隐形触发器的测试样本分别输入注入后门的声纹识别模型#imgabs2#，进行精度测试和后门攻击；其中，带有隐形触发器的测试样本为良性测试样本输入隐形触发器模型#imgabs3#获得的样本；根据精度测试和后门攻击的结果对智能声纹识别系统的音频模型进行安全性评估。本发明采用特定的后门攻击方法模拟攻击，进而有效评估音频模型的安全性问题，从而能够在实际使用中发现现有智能声纹识别系统的音频模型的弱点，进一步提升基于深度神经网络的声纹识别系统的安全性和鲁棒性。