4 августа 2025 года
Специалисты Омского государственного технического университета (ОмГТУ) разработали инновационную нейронную сеть, предназначенную для эффективной защиты персональных данных от несанкционированных утечек. Эта передовая система позволяет пользователю получить доступ к конфиденциальной информации путем голосового распознавания, учитывая при этом изменения тембра и интонации, вызванные эмоциональным состоянием человека. Результаты данного исследования были опубликованы в научном издании Applied System Innovation.
Запись голоса на смартфоне. © Getty Images / Galeanu Mihai
Статистика за первый квартал 2025 года показывает тревожную тенденцию: российские компании столкнулись с примерно 801 миллионом хакерских атак. Это означает, что более сотни попыток получить доступ к данным предпринимались каждую секунду. Эксперты ОмГТУ отмечают, что современные киберпреступники все чаще нацеливаются не только на личные и финансовые сведения, но и на медицинскую и биометрическую информацию.
В ответ на эти вызовы, ученые ОмГТУ создали систему голосовой аутентификации, базирующуюся на новой модели нейронной сети. Проректор по научной и инновационной деятельности ОмГТУ Павел Ложников пояснил, что этот алгоритм обладает повышенной чувствительностью к внешнему вмешательству благодаря применению уникальных типов нейронов и усовершенствованных математических связей между ними.
«При внедрении нашей модели для распознавания человека по голосу, система будет безошибочно определять пользователя, при этом не допуская извлечения шаблона голосового пароля злоумышленниками. Ее точность превосходит ближайшие аналоги: вероятность ошибок составляет 2,1 процента против 2,7. Кроме того, генерируемый пароль в нашей системе достигает 1024 бит, в то время как у аналогов он всего 160 бит», — отметил Павел Ложников.
Разработчики учли тот факт, что человеческий голос может меняться в зависимости от состояния – будь то обычное, сонное, нервное или уставшее. В процессе обучения новой нейронной сети использовались наборы данных, где дикторы произносили парольные фразы как в нормальном, так и в измененном эмоциональном состоянии.
Представители университета подчеркнули, что их научная школа, специализирующаяся на «Нейросетевых алгоритмах искусственного интеллекта в защищенном исполнении», разрабатывает решения, которые делают утечку или несанкционированное извлечение конфиденциальных данных, на которых обучаются ИИ-модели, либо невозможным, либо чрезвычайно трудным и времязатратным процессом. Основные преимущества этой модели заключаются в высокой точности голосового распознавания и гарантированной конфиденциальности биометрических шаблонов от злоумышленников.
В дальнейших планах ученых ОмГТУ – адаптация предложенной модели для работы с другими биометрическими признаками, такими как рукописный почерк и особенности лица. Специалисты также предвидят увеличение числа атак на биометрические системы с использованием муляжей на фоне активного развития генеративного искусственного интеллекта и уже проводят дополнительные исследования для эффективного противодействия подобным видам несанкционированного доступа к информации.
