Представлена новая модель обнаружения поддельных голосов для борьбы с мошенничеством

В Москве ученые из Московского технического университета им. Н.Э. Баумана (MTUCI) и Института AIRI разработали новую модель обнаружения поддельных голосов, получившую название AASIST3. Эта модель применима для противодействия голосовому мошенничеству и повышения безопасности систем, использующих голосовую аутентификацию.

Голосовые биометрические системы помогают идентифицировать людей по их голосовым характеристикам. Однако модели распознавания голоса могут быть уязвимы для враждебных атак, когда небольшое изменение входного звука, настроенное определенным образом, приводит к значительному изменению результатов работы модели, но для человека это незаметно или несущественно. Для эффективного противодействия таким атакам необходимо внедрять системы защиты от подмены голоса.

Новая модель AASIST3 была создана на основе модели искусственного интеллекта AASIST, продемонстрированной группой ученых из Южной Кореи и Франции в 2021 году. Используя AASIST в качестве основы, команда AIRI Trusted and Secure Intelligent Systems и команда MTUCI Intelligent Solutions Research Institute при участии аспиранта Сколтеха создали новую архитектуру для распознавания поддельных синтезированных голосов.

Использование сети Колмогорова-Арнольда (KAN), дополнительных уровней и предварительной подготовки, программы best feature extractor, а также специальных функций обучения позволило повысить производительность модели более чем в два раза по сравнению с базовым решением. Кроме того, созданная модель демонстрирует лучшую способность к обобщению новых типов атак.

AASIST3 демонстрирует потенциал для практического применения в различных областях, включая финансовый сектор и телекоммуникации. Основной целью разработки является противодействие голосовому мошенничеству и повышение безопасности систем, использующих голосовую аутентификацию. Бизнес-интеграция может осуществляться различными способами, от внедрения отдельного программного решения до встраивания в существующие системы безопасности через API. Потребность в таких технологиях высока, учитывая растущую угрозу атак с использованием синтетических голосов.

]]>