Команда исследователей ОмГТУ создала нейросетевую систему, которая эффективно защищает персональные данные от утечек. Для предоставления доступа к конфиденциальной информации технология использует голосовое распознавание с учетом изменений тембра и интонаций, вызванных эмоциональным состоянием человека.
Итоги работы были опубликованы в журнале Applied System Innovation. В первом квартале 2025 года российские организации подверглись примерно 801 миллиону кибератак, что составляет более ста попыток взлома данных в секунду.
В современном мире злоумышленники нацелены не только на финансовые или личные сведения, но и на медицинские и биометрические данные, отметили специалисты Омского государственного технического университета (ОмГТУ). Для повышения уровня защиты таких данных учёные разработали голосовую систему аутентификации на базе новой нейронной модели.
По словам проректора по научной и инновационной деятельности ОмГТУ Павла Ложникова, алгоритм обладает высокой чувствительностью к попыткам внешнего вмешательства благодаря уникальному сочетанию новых нейронных элементов и математических взаимосвязей между ними. «Внедрение нашей голосовой процедуры распознавания позволит надежно идентифицировать пользователя и одновременно предотвратить возможность извлечения злоумышленниками голосового пароля», — отметил он.
Кроме того, технология превосходит существующие аналоги по точности: показатель ошибок составляет 2,1%, тогда как у конкурентов — 2,7%. При этом длина генерируемого пароля достигает 1024 бит, в то время как у аналогичных решений — всего 160 бит, добавил учёный. Особое внимание уделялось тому, что человек может говорить с разными интонациями — например, в состоянии усталости, нервозности или сонливости, подчеркнул Ложников.
В процессе обучения нейросети использовался набор данных, в котором дикторы произносили парольные фразы как в привычном, так и в изменённом эмоциональном состоянии. «Наша научная группа “Нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта в защищённом исполнении” разрабатывает решения, которые значительно усложняют или делают практически невозможным несанкционированное извлечение конфиденциальной информации, на основе которой обучается ИИ-модель», — рассказали в университете.
Ключевыми задачами, которые решает данная модель, являются повышение точности голосового распознавания и обеспечение сохранности биометрического шаблона от злоумышленников, пояснили специалисты. В дальнейшем ученые ОмГТУ планируют расширить применение разработанной технологии на другие биометрические параметры, такие как почерк, черты лица и прочие.
Кроме того, эксперты ожидают увеличение числа атак на биометрические системы с использованием подделок на фоне активного развития генеративного искусственного интеллекта и проводят дополнительные исследования для защиты от неавторизованного доступа к такого рода данным.