DOI: 10.17586/2226-1494-2018-18-4-663-668


УДК004.93, 57.087.1

ДЕТЕКТИРОВАНИЕ АТАК НА ГОЛОСОВЫЕ БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ В ТЕЛЕФОННОМ КАНАЛЕ

Лаврентьева Г. М.


Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Лаврентьева Г.М. Детектирование атак на голосовые биометрические системы в телефонном канале // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 4. С. 663–668. doi: 10.17586/2226-1494-2018-18-4-663-668

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: детектирование анти-спуфинг, изменение канала связи, CNN

Благодарности. Работа выполнена в рамках темы ПНИЭР «Разработка технологии автоматической бимодальной верификации по лицу и голосу с защитой от использования подложных биометрических образцов» при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации по соглашению о предоставлении субсидии №14.578.21.0189 от 03.10.2016 RFMEFI57816X0189.

Список литературы
  1. Hautamki R., Kinnunen T., Hautamki V., Laukkanen A.-M. Automatic versus human speaker verification: the case of voice mimicry // Speech Communication. 2015. V. 72. P. 13–31. doi: 10.1016/j.specom.2015.05.002
  2. Evans N., Kinnunen T., Yamagishi J. Spoofing and countermeasures for automatic speaker verification // Proc. of Interspeech. Lyon, France, 2013. P. 925–929.
  3. Wu Z., Evans N., Kinnunen T., Yamagishi J., Alegre F., Li H. Spoofing and countermeasures for speaker verification: a survey // Speech Communication. 2015. V. 66. P. 130–153.doi: 10.1016/j.specom.2014.10.005
  4. Wu Z., Yamagishi J., Kinnunen T., Hanilci C., Sahidullah M., Sizov A., Evans N., Todisco M., Delgado H. ASVspoof: the automatic speaker verification spoofing and countermeasures challenge // IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing. 2017. V. 11. N 4. P. 588–604. doi: 10.1109/JSTSP.2017.2671435
  5. Lavrentyeva G., Novoselov S., Malykh E., Kozlov A., Kudashev O., Shchemelinin V. Audio replay attack detection with deep learning frameworks // Proc. of Interspeech. Stockholm, Sweden, 2017. P. 82–86.doi: 10.21437/Interspeech.2017-360
  6. Karpathy A., Toderici G., Shetty S., Leung T., Sukthankar R., Fei-Fei L. Large-scale video classification with convolutional neural networks // Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. Columbus, USA,2014. P. 1725–1732. doi: 10.1109/CVPR.2014.223
  7. Bengio Y., Courville A., Vincent P. Representation learning: a review and new perspectives // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2013. V. 35. N 8. P. 1798–1828. doi: 10.1109/TPAMI.2013.50
  8. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks // Advances Inneural Information Processing Systems. Lake Tahoe, USA,2012. P. 1097–1105.
  9. Taigman Y., Yang M., Ranzato M., Wolf L. DeepFace: closing the gap to human-level performance in face verification // Proc. of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Columbus, USA,2014. P. 1701–1708. doi: 10.1109/CVPR.2014.220
  10. Волкова С.С., Матвеев Ю.Н. Применение сверточных нейронных сетей для решения задачи противодействия атаке спуфинга в системах лицевой биометрии // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 4. С. 702–710. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-4-702-710
  11. Delgado H., Todisco M., Evans N., Sahidullah M., Liu W.M., Alegre F., Kinnunen T., Fauve B. Impact of bandwidth and channel variation on presentation attack detection for speaker verification // Lecture Notes in Informatics. Darmstadt, Germany, 2017. Art. 8053510.doi: 10.23919/BIOSIG.2017.8053510
  12. Chistikov P., Zakharov D., Talanov A. Improving speech synthesis quality for voices created from an audio book database // Lecture Notes in Computer Science. 2014. V. 8773. P. 276–283.
  13. Многоканальная система регистрации телефонных вызовов и речевых сообщений Незабудка II[Электронный ресурс]. URL: https://www.speechpro.ru/product/sistemy-zapisi-telefonnykh-razgovorov/nezabudka-2, своб. Яз. рус. (дата обращения 05.06.2018)
  14. Многоканальная система автоматического оповещения абонентов по телефонным линиям Рупор [Электронный ресурс]. URL: https://www.speechpro.ru/product/sistemy-rechevogo-opovesheniya/rupor, своб. Яз. рус. (дата обращения 05.06.2018)
  15. NIST Speaker Recognition Evaluation 2012 Database [Электронный ресурс]. URL: https://www.nist.gov/itl/iad/mig/sre12-results, своб. Яз. рус. (дата обращения 05.06.2018)
  16. Wu X., He R., Sun Z., Tan T. A light CNN for deep face representation with noisy labels // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2018. V. 13. N 11. P. 2884–2896. doi: 10.1109/TIFS.2018.2833032
  17. Симончик К.К., Галинина О.С., Капустин А.И. Алгоритм обнаружения речевой активности на основе статистик основного тона в задаче распознавания диктора // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010. № 4(103). С. 18–23.
  18. Markov K., Nakagawa S. Discriminative training of GMM using a modified EM algorithm for speaker recognition // Proc. of International Speech Communication Association. Sydney, Australia, 1998.
  19. Дырмовский Д.В., Коваль С.Л., Хитров М.В. Концепция системы национального фоноучета и голосового биометрического поиска // Известия вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57. № 2. С. 63–70.


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2018 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика