Российские ученые предложили метод защиты голосовых данных

Российские ученые предложили метод защиты голосовых данных

Российские ученые предложили метод защиты голосовых данных

Группа исследователей из AIRI, МТУСИ, «Сбера» и VeinCV представила новый метод защиты голосовых данных. Технология предотвращает сбор биометрии и её последующее использование для генерации дипвойсов.

Разработка опубликована в открытом доступе, а также принята к публикации на конференции Interspeech 2025, которая пройдёт в Роттердаме.

Метод основан на использовании универсальных состязательных патчей, встроенных в аудиофайлы перед их публикацией. Эти патчи препятствуют работе алгоритмов, предназначенных для сбора и анализа голосовой биометрии.

Именно такие алгоритмы применяются для автоматического получения голосовых образцов, которые могут использоваться для обхода систем идентификации, создания дипвойсов или скрытого сбора информации о людях и организациях без их согласия. Особенно уязвимы в этом контексте цифровые аудиозаписи — подкасты, лекции, интервью, архивы вебинаров и конференций.

Внедрение патчей делает голосовые данные неидентифицируемыми для автоматизированных систем, при этом не ухудшая качество звука. Технология не мешает работе сервисов транскрибирования, перевода и поиска, и может применяться к аудиофайлам любой длины.

«Наша цель — усилить методологию защиты цифрового следа человека в публичном пространстве, прежде всего — его голосовой идентичности. Разработанное решение позволяет свободно делиться аудиоконтентом, значительно снижая риск того, что голос станет сырьём для несанкционированного сбора биометрии или создания дипфейков», — отметил Олег Рогов, к.ф.-м.н., руководитель лаборатории безопасного ИИ SAIL AIRI–МТУСИ.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru