Новый метод аутентификации опознает пользователя по движению губ

Новый метод аутентификации опознает пользователя по движению губ

Новый метод аутентификации опознает пользователя по движению губ

Ученые из Гонконгского баптистского университета разработали новую методику аутентификации, которая полагается на движение губ пользователя, произносящего свой пароль вслух. Метод сочетает уже привычные техники с новейшими биометрическими решениями.

Методика получила говорящее название Lip password и использует алгоритм машинного обучения, который учится распознавать форму, текстуру и движения губ пользователя, когда тот проговаривает свой пароль на камеру.

Исследователи уверяют, что по сравнению с другими системами аутентификации у Lip password есть ряд неоспоримых преимуществ. Во-первых, пароль в данном случае можно сменить, тогда как отпечатки пальцев или радужную оболочку глаза поменять не получится. Если эти данные «утекут» и попадут в руки злоумышленников, биометрическая система аутентификации будет скомпрометирована окончательно и бесповоротно, придется блокировать параметры конкретного пользователя, и придумывать для пострадавшего некую альтернативу. Так как Lip password сочетает в себе биометрию и обычный пароль, сам пароль всегда можно сменить, пишет xakep.ru.

Во-вторых, метод Lip password устойчив перед попытками имитирования. Исследователи пишут, что не важно, как сильно злоумышленник будет стараться воспроизвести чужой пароль, ему так же нужно будет в буквальном смысле скопировать чужие губы и мимику, что вряд ли возможно. Более того, Lip password можно использовать в сочетании с другим ПО для распознавания лиц, что дополнительно усложнит взлом.В-третьих, методика не работает с распознаванием речи, то есть может быть использована даже тогда, когда вокруг весьма шумно.

Сообщается, что Lip password была запатентована еще в 2015 году, и теперь ее авторы планируют начать внедрение новой системы аутентификации с финансового сектора. Например, использовав Lip password для авторизации транзакций или аутентификации пользователя во время работы с банкоматом.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru