Например, Бобцов

ДЕТЕКТИРОВАНИЕ АТАК НА ГОЛОСОВЫЕ БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ В ТЕЛЕФОННОМ КАНАЛЕ

Аннотация:

Предмет исследования. Исследована проблема детектирования атак на голосовые биометрические системы (спуфинг-атак) в телефонном канале. На сегодняшний день детектирование атак на голосовые биометрические системы является приоритетным направлением в области аутентификации диктора по голосу. Результаты конкурса по детектированию спуфинг-атак Automatic Speaker Verification Spoofing and Countermeasures Challenge 2015 и 2017 годов подтвердили высокие перспективы в детектировании неизвестных заранее типов атак в микрофонном канале. Однако аналогичная задача в телефонном канале остается крайне актуальной, например, в банковской сфере.Метод. Исследован подход на основе глубоких нейронных сетей для решения описанной задачи, в частности конволюционных нейронных сетей с Max-Feature-Map активационной функцией.Основные результаты.Эксперименты, проведенные в рамках этого исследования на реальных телефонных атаках, показали недостаточную эффективность систем, обученных на данных с эмулированным телефонным каналом, вследствие чего была собрана база реальных атак в телефонном канале. Лучшая система продемонстрировала ошибку EER, равную 1,5%, на подмножестве атак повторного воспроизведения, 1,7% на атаках преобразования голоса и 2,8% на атаках, использующих синтезированный голос. Тем не менее, эксперименты показывают необходимость расширения обучающей выборки на различные условия записи, в силу влияния большого количества факторов на канал связи.Практическая значимость. Результаты работы могут найти применение в области голосовой биометрии. Представленные методы могут быть использованы в системах автоматической верификации и идентификации дикторов по голосу для детектирования атак с целью взлома.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО