Исследователи из Омского государственного технического университета (ОмГТУ) создали инновационную нейронную сеть, призванную обеспечить надежную защиту персональных данных от несанкционированного доступа. Эта система способна точно идентифицировать голос пользователя, даже если его тембр или интонации изменяются под влиянием эмоционального состояния. Подробности разработки представлены в научном журнале Applied System Innovation.
Актуальность таких разработок подтверждается статистикой: в начале 2025 года российские предприятия пережили около 801 миллиона кибератак, что эквивалентно более чем сотне попыток взлома в секунду. Эксперты ОмГТУ отмечают, что современные киберпреступники все чаще стремятся завладеть не только финансовыми и личными данными, но и конфиденциальной медицинской и биометрической информацией.
Для усиления защиты ценных сведений университетские ученые представили новую модель нейронной сети, лежащую в основе усовершенствованной системы голосовой аутентификации. По словам проректора по научной и инновационной деятельности ОмГТУ Павла Ложникова, благодаря уникальной структуре нейронов и их математическим связям алгоритм демонстрирует повышенную устойчивость к внешним атакам.
“Наша голосовая модель способна безошибочно идентифицировать пользователя, исключая при этом возможность кражи шаблона голосового пароля хакерами. Превосходство нашей разработки над существующими аналогами очевидно: вероятность ошибки снижена до 2,1% (по сравнению с 2,7% у конкурентов), а длина генерируемого пароля составляет 1024 бита против всего 160 бит в других системах,” — пояснил Павел Ложников.
Ложников подчеркнул, что разработчики учли изменчивость человеческого голоса, который может звучать по-разному в зависимости от состояния — будь то усталость, стресс или сонливость. Для обучения нейронной сети были использованы записи, включающие парольные фразы, произнесенные дикторами как в обычном, так и в эмоционально измененном состоянии.
“Наша научная школа, специализирующаяся на `Нейросетевых алгоритмах искусственного интеллекта в защищенном исполнении`, нацелена на создание таких решений, которые полностью исключают или делают чрезвычайно сложным и времязатратным процесс утечки или извлечения конфиденциальной информации, на которой обучаются ИИ-модели. Данная разработка решает ключевые проблемы: повышает точность голосового распознавания и гарантирует полную конфиденциальность биометрических шаблонов от злоумышленников”, — добавили представители университета.
В перспективе ученые ОмГТУ планируют адаптировать разработанную модель для работы с другими биометрическими данными, такими как рукописный почерк и уникальные черты лица. Специалисты также прогнозируют увеличение числа атак на биометрические системы с использованием имитаций (муляжей), что обусловлено активным развитием генеративного искусственного интеллекта. В связи с этим уже ведутся дополнительные исследования, направленные на разработку методов противодействия подобному несанкционированному доступу к информации.
