Поделиться
Представлена новая ИИ-модель для борьбы с голосовым мошенничеством
Ученые Института AIRI и МТУСИ предложили новую модель детекции поддельных сгенерированных голосов под названием AASIST3. Модель применима для противодействия голосовому мошенничеству и повышению безопасности систем, использующих голосовую аутентификацию. Об этом CNews сообщили представители AIRI.
Системы голосовой биометрии (ASV) помогают идентифицировать людей на основе их голосовых характеристик. Их используют для аутентификации пользователей при проведении финансовых транзакций и эксклюзивном контроле доступа в смарт-устройствах, а также в противодействии телефонному мошенничеству нового поколения.
Модели распознавания голоса могут быть уязвимы к состязательным атакам, когда определенным образом настроенное небольшое изменение входного аудио приводит к значительному изменению результатов работы модели, для человека же оно незаметно или незначительно. В поиске способов обойти преграды систем безопасности, злоумышленники научились генерировать синтетический голос с помощью преобразования текста в речь (text-to-speech, TTS) и преобразования голоса (voice conversion, VC). Для эффективного противодействия таким атакам необходимо внедрение систем защиты от подмены голоса.
ИИ-модель AASIST для анализа аудиоряда была продемонстрирована коллективом ученых из Южной Кореи и Франции в 2021 г. и показала надежность, подтвержденную многочисленными исследованиями. В то же время с бурным развитием генеративного ИИ после 2022 г. ей перестало хватать качественного функционала для обнаружения синтетических голосов. Использовав AASIST в качестве базы, команда «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» AIRI и команда НИО «Интеллектуальные решения» МТУСИ при участии аспиранта «Сколтеха» сформировала новую архитектуру для выявления поддельных синтезированных голосов.
Применение сети Колмогорова-Арнольда (KAN), дополнительных слоев и предварительного обучения, feature extractor, а также специальных обучающих функций, позволило улучшить производительность модели более чем в два раза по сравнению с базовым решением. Кроме того, созданная модель демонстрирует лучшую обобщающую способность к новым видам атак.
«Важно использовать современные нейросети для противодействия голосовому спуфингу, потому что злоумышленники постоянно совершенствуют свои инструменты. Технологии TTS и VC позволяют создавать синтетические голоса, которые уже сейчас очень трудно отличить от настоящих. Преимущество KAN-сетей заключается в их способности учитывать контекст и знания о голосовых данных, позволяя более эффективно различать подлинный голос и его подделку. Такие сети не только распознают подделки с высокой точностью, но и способны адаптироваться к новым типам угроз. Внедрение подобных передовых методов существенно повышает уровень безопасности и защищенности от атак, основанных на подмене голоса», – сказал Олег Рогов, руководитель научной группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы» AIRI.
Задачу голосового антиспуфинга можно решать с помощью двух подходов. Первый –– бинарная классификация того, является ли речь в аудио подлинной человеческой или искусственно сгенерированной. Второй –– в связке с системой голосовой биометрией, когда необходимо разрешить авторизацию при предъявлении подлинного голоса спикера А, но не при подаче речи спикера Б или искусственной речи спикера А.
Процесс создания модели и выбора подхода к обучению носил итеративный характер: исследователи проверяли разные гипотезы, выбирали лучшие и старались объединить подходы так, чтобы усилить метрики качества, например, EER (уровень, при котором частота ошибки первого рода равна частоте ошибки второго рода) и t-DCF, которая взвешенно учитывает вклады ошибок при разных сценария авторизации (для обоих метрик –– чем меньше, тем лучше).
На валидационных данных удалось достичь t-DCF 0,2657 в сравнение с 0,5671 у обычного AASIST. На тестовых данных (спикеры и типы атак не были представлены в обучающей и валидирующих выборках), модели показали t-DCF 0,5357 и EER 22,67% для закрытого сценария (нельзя использовать дополнительные данные и предобученные модели) и t-DCF 0,1414 и EER 4,89% для открытого сценария соревнования.
«AASIST3 демонстрирует потенциал для практического применения в различных сферах, включая финансовый сектор и телекоммуникации. Основная цель разработки –– противодействие голосовому мошенничеству и повышение безопасности систем, использующих голосовую аутентификацию. Интеграция в бизнес может осуществляться различными способами, от внедрения отдельного программного решения до встраивания в существующие системы безопасности через API. Потребность в подобных технологиях высока, учитывая растущую угрозу атак с использованием синтетических голосов», – сказал Грач Мкртчян, Руководитель НИО «Интеллектуальные решения» МТУСИ.
Поделиться
Короткая ссылка
