Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Apple подала патент в Ведомство по патентам и товарным знакам США. В этом патенте корпорация описывает возможности Siri хранить несколько голосовых профилей пользователей и распознавать, кто говорит с ней в данный момент. В патенте это описывается как некая «голосовая печать».

Таким образом, голосовой помощник сможет давать индивидуальные ответы каждому конкретному пользователю. Это будет полезно при работе, например, с календарем и списком дел.

Предполагается, что такая система также поможет улучшить конфиденциальность — будет исключена возможность разглашения личной информации одного пользователя другому.

Судя по всему, система предполагает, что Siri создаст для каждого пользователя что-то вроде отдельной библиотеки профиля. Она будет основана на использовании определенных слов и приложений. То есть голосовой помощник сможет более точно понимать запросы.

В корпорации считают, что такие нововведения помогут устройствам Apple HomePod, которые являются «сердцем» любого умного дома, лучше функционировать.

В этом месяце Apple также заверила пользователей своей продукции, что голосовой помощник Siri не «сливает» полученные от пользователя команды третьим лицам. В компании подчеркнули, что очень серьезно подходят к записи звука с микрофона устройств — приложения должны четко обозначать моменты, когда они используют микрофон.

Ранее пользователи обеспокоились постоянной прослушкой со стороны голосового помощника, были подозрения, что Siri ждет фразу «Привет, Siri», с помощью которой активируется система помощника.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru