В омском политехе создали инновационную систему голосовой аутентификации

В ОмГТУ создали инновационную технологию голосовой аутентификации, определяющую не только личность говорящего, но и его текущее состояние. Даниил Иниватов, ассистент кафедры «Комплексная защита информации», оформил патент на систему, которая по голосу может определять нормальное состояние, сонливость и три степени алкогольного опьянения. Разработанная технология обеспечит защиту конфиденциальных данных и поможет сократить вероятность оплошностей, вызванных человеческим фактором.

Голосовая биометрия находит широкое применение: её используют в банках, колл-центрах, «умных» устройствах и других сферах. По словам разработчика Даниила Иниватова, современные системы голосовой биометрии демонстрируют точность в 98-99% при аутентификации пользователей, при условии, что особенности голоса остаются неизменными. Развитие этой технологии не ограничивается этим: сейчас решаются вопросы, связанные с изменениями биометрических данных. Состояние здоровья человека играет ключевую роль, поскольку оно непосредственно влияет на когнитивные и двигательные функции.

Читайте также:  Ученые из России определили структуру светособирающих комплексов древних цианобактерий.

Даниил Иниватов, ассистент кафедры «Комплексная защита информации» ОмГТУ: «Сонливость, стресс, усталость и употребление алкоголя приводят к заметным изменениям в характеристиках голоса, определяемых амплитудой и частотой. Это негативно сказывается не только на точности идентификации личности, но и создает дополнительные риски. Предоставление доступа к системе человеку, находящемуся в неадекватном состоянии, например, в сильном алкогольном опьянении или при сильной усталости, может привести к утечке данных. Так, работник банка может совершить ошибочные финансовые операции, нанеся ущерб финансовым записям, или стать жертвой фишинга, предоставив доступ к конфиденциальной информации».

Разработанная методика позволяет решить обозначенную проблему. Обученная нейронная сеть конвертирует биометрические данные человека в уникальный ключ, необходимый для идентификации личности, а затем модель, основанная на ансамблевом алгоритме, определяет функциональное состояние говорящего. Проще говоря, пользователь должен произнести пароль, после чего система анализирует высоту тона, тембр, интервалы между звуками, ритмические особенности и другие параметры речи, определяя три стадии алкогольного опьянения, сонливость или нейтральное состояние. В случае попытки сотрудником подписать документ или провести транзакцию в состоянии сильного опьянения или выраженной усталости, система может ограничить его полномочия, включая временную приостановку действий.

Читайте также:  Прием докладов на Международный ИТ-конгресс МГУ продлен

Специалист уже имеет свидетельство о государственной регистрации программы для электронно-вычислительных машин. В университете организованы систематические исследования в области биометрической аутентификации и машинного обучения, направленные на создание готовых решений.

Предоставлены сведения и фотографии из пресс-службы ОмГТУ