Например, Бобцов

МЕТОДЫ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ АТАКАМ ПОСРЕДСТВОМ СИНТЕЗА РЕЧИ НА ГОЛОСОВЫЕ БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ

Аннотация:

Рассмотрены методы противодействия атакам синтеза речи на банковские голосовые биометрические системы. Безопасность голосовых биометрических систем является масштабной проблемой, значительно развивающаяся в последние годы. Системы автоматической верификации говорящего (ASV) уязвимы для различных типов спуфинг-атак: имперсонализация, повторное воспроизведение, преобразование и синтез речи. Технологии синтеза речи стремительно развиваются (GAN, Unit selection, RNN и др.), поэтому такие атаки сегодня наиболее опасны. Показано, что противодействие спуфинг-атакам может быть основано на поиске аномалий фазы и частоты тона, которые появляются во время синтеза речи, а также на предварительном знании акустических различий конкретных синтезаторов речи. Безопасность ASV остается нерешенной проблемой, не существует универсального решения, которое бы не зависело от используемых злоумышленником методов синтеза речи. Представлен анализ существующих технологий синтеза речи. Рассмотрены наиболее перспективные методы обнаружения атак для банковских и финансовых организаций. Комплекс мер должен учитывать эмоциональное состояние клиента банка, кепстральные характеристики голоса. Необходима регулярная корректировка голосового отпечатка пользователя для поддержания его актуальности. Анализируемый сигнал не должен быть слишком плавным, содержать неестественные шумы, резкие перерывы, изменения уровня сигнала. Важное значение имеют внятность речи, выявление и учет ее семантических особенностей. База динамических паролей должна содержать сложно синтезируемые и произносимые слова. Предлагаемый подход может быть использован для проектирования и разработки систем аутентификации для банковских и финансовых организаций, устойчивых к атакам синтеза речи.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

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