Поделиться
В Омском политехе разработали систему голосовой аутентификации
В ОмГТУ разработали метод голосовой аутентификации, который учитывает не только то, кто говорит, но и в каком состоянии находится пользователь. Ассистент кафедры «Комплексная защита информации» Даниил Иниватов зарегистрировал систему, способную распознавать по голосу нормальное состояние, сонливость и даже три стадии алкогольного опьянения. Она позволит защитить критически важные данные и минимизировать риски человеческих ошибок. Об этом CNews сообщили представители ОмГТУ.
Голосовая биометрия используется повсеместно: в банках, центрах обработки звонков, умных устройствах и так далее. По словам разработчика Даниила Иниватова, современные биометрические системы, основанные на голосе, уже достигают значений точности в 98–99% для задач аутентификации пользователя, предполагая, что речевой образ остается стабильным. Прогресс в этой области идет дальше: теперь решаются задачи, связанные с вариативностью биометрических данных. Функциональное состояние человека – один из основных факторов, ведь от него напрямую зависят когнитивные и моторные способности.
Даниил Иниватов, ассистент кафедры «Комплексная защита информации» ОмГТУ: «Сонливость, стресс, утомление и алкогольная интоксикация вызывают значительные изменения в амплитудно-частотных характеристиках голоса, что не только снижает точность аутентификации, но и создает побочные угрозы. Выдача доступа пользователю в неприемлемом состоянии, таком как сильное опьянение или крайняя усталость, может привести к компрометации данных. Например, сотрудник банка может инициировать ошибочные транзакции, повредив финансовые записи, или стать мишенью для фишинговой атаки, открыв доступ к защищаемой информации».
Предложенная методика решает эту проблему. Обученная нейронная сеть преобразует биометрические данные человека в специальный ключ, нужный для подтверждения личности, а затем модель на основе ансамблевого алгоритма определяет функциональное состояние говорящего. Иными словами, пользователю надо произнести пароль, после чего система считывает высоту тона, тембр, паузы между звуками, ритмические особенности и другие характеристики речи, выявляя три стадии алкогольного опьянения, сонливость или нейтральное состояние говорящего. Если сотрудник пытается подписать документ или совершить транзакцию в состоянии сильного опьянения или крайней усталости, система может ограничить его права – вплоть до временной блокировки действий.
Ученый уже получил свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Его разработка – закономерный результат работы сильной научной школы ОмГТУ в области защиты информации и подтверждение того, что фундаментальная наука в Омском политехе обретает конкретное воплощение в технологиях с высоким потенциалом внедрения. Университет ведет системные исследования в сфере биометрической аутентификации и машинного обучения, выходя на уровень решений, востребованных реальным сектором.
Короткая ссылка
