Меню
Публикации
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
УДК 004.934.8’1; 004.056.53
Кузнецов А.Ю., Муртазин Р.А., Гарипов И.М., Холоденина А.В., Воробьева А.А.
Читать статью полностью
МЕТОДЫ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ АТАКАМ ПОСРЕДСТВОМ СИНТЕЗА РЕЧИ НА ГОЛОСОВЫЕ БИОМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ
Читать статью полностью

Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Кузнецов А.Ю., Муртазин Р.А., Гарипов И.М., Фёдоров Е.А., Холоденина А.В., Воробьева А.А. Методы противодействия атакам посредством синтеза речи на голосовые биометрические системы в банковской сфере // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 1. С. 109–117 (на англ. яз.). doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-1-109-117
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: биометрия, распознавание по голосу, аутентификация в банковской сфере, синтезированная речь, выявление фальсификации голоса
Благодарности. Работа выполнена в Университете ИТМО в рамках темы НИР № 50449 «Разработка алгоритмов защиты киберпространства для решения прикладных задач обеспечения кибербезопасности организаций банковской сферы»
Благодарности. Работа выполнена в Университете ИТМО в рамках темы НИР № 50449 «Разработка алгоритмов защиты киберпространства для решения прикладных задач обеспечения кибербезопасности организаций банковской сферы»