Ученые предложили выявлять голосовые дипфейки с помощью флюидодинамики

Ученые предложили выявлять голосовые дипфейки с помощью флюидодинамики

Ученые предложили выявлять голосовые дипфейки с помощью флюидодинамики

В университете Флориды изучили достижения артикуляционной фонетики и разработали новую технику распознавания дипфейк-аудио — по отсутствию ограничений, влияющих на работу голосового аппарата человека. Созданный в ходе исследования детектор способен по одной фразе определить подмену с точностью 92,4%.

Создание дипфейков стало возможным лишь с развитием технологий машинного обучения. Новый инструментарий, позволяющий создавать убедительные имитации, уже по достоинству оценили злоумышленники: собрав ПДн из открытых источников, они проводят пробные атаки, в том числе для получения финансовой выгоды.

Инциденты с использованием дипфейков снижают доверие к цифровым средствам коммуникации, но пока редки. Тем не менее, новую угрозу нельзя сбрасывать со счетов, и эксперты озаботились совершенствованием средств подтверждения личности.

Выявить поддельное видео, созданное с помощью ИИ, можно путем анализа визуальных артефактов — по разнице в мимике (частоте моргания, например) или различию приметных частей лица (подбородка, бровей, скул, усов и бороды, веснушек, родимых пятен). Качественный синтез речи, используемый с неблаговидной целью, представляет более серьезную угрозу, так как дистанционное общение зачастую происходит только вербально — по телефону, с использованием радиосвязи или аудиозаписи.

Защититься от таких высокотехнологичных атак, по мнению ученых из Флориды, можно с помощью газодинамики — оценкой речевого тракта говорящего, который можно воссоздать средствами моделирования. Дело в том, что на человеческую речь влияют анатомические особенности его голосового аппарата: связок, языка, челюстей, губ. При генерации звуков (фонем) эти участники процесса используются по-разному, но всегда в пределах лимитов, заданных природой.

Исследование показало, что звуковые дипфейки не учитывают такие ограничения. Более того, при реконструкции речевого тракта они показали схожие результаты, далекие от реальности:

 

Способность современного противника ответить на этот вызов университетские исследователи оценили как близкую к нулю. О своем методе выявления дипфейк-аудио они рассказали (PDF) в прошлом месяце на конференции USENIX по безопасности, которая прошла в Бостоне. Созданный в ходе исследования программный код выложен в общий доступ на GitHub.

Google Chrome не спасает от слежки даже без cookies

Эпоха, когда приватность в браузере сводилась к вопросу «включены ли cookies», окончательно ушла в прошлое. Новый технический разбор проблем конфиденциальности в Google Chrome показывает: современные методы отслеживания стали намного продуманнее.

Теперь сайтам уже не обязательно полагаться только на cookies, они могут собирать цифровой отпечаток пользователя с помощью разных трюков с хранилищами браузера и даже утечек через HTTP-заголовки.

Цифровой отпечаток — это способ собрать множество мелких технических особенностей браузера и устройства, а затем сложить их в довольно уникальный профиль.

Даже если пользователь очистит cookies, такой «отпечаток» нередко всё равно остаётся устойчивым и позволяет распознать юзера повторно.

Как отмечается в материале, исследование 2025 года показало, что canvas fingerprinting использовался на 12,7% из 20 тысяч самых популярных сайтов, попавших в выборку. Это уже вполне рабочая и распространённая практика, а не редкий эксперимент для узкого круга специалистов.

У Chrome, конечно, есть определённые попытки сократить объём пассивно собираемых данных. Например, браузер ограничил часть информации в классической строке User-Agent и перенёс больше сведений в механизм User-Agent Client Hints. Но полностью проблема от этого не исчезла. Сайты по-прежнему могут запрашивать у браузера подробные сведения через navigator.userAgentData.getHighEntropyValues().

В результате им доступны такие детали, как архитектура устройства, разрядность, версия платформы и полная версия браузера, а всё это отлично усиливает точность цифрового отпечатка.

Отдельная история — сигналы, которые приходят из графических и мультимедийных API. Самыми полезными для отслеживания остаются canvas, WebGL и audio processing. Всё дело в том, что разные устройства и системы чуть-чуть по-разному рисуют изображения и обрабатывают звук. Для обычного пользователя эти различия незаметны, но они помогают отличить один компьютер от другого.

И это ещё не всё. Угрозы для приватности скрываются не только в JavaScript API. Даже HTTP-заголовки могут выдавать лишнюю информацию или помогать отслеживать пользователя между визитами. В качестве примера в материале приводится уязвимость CVE-2025-4664 в Chrome: она была связана с обработкой заголовка Link и позволяла навязать слишком мягкую политику referrer, из-за чего в межсайтовых запросах могли утекать полные строки запросов. А это уже потенциальный путь к раскрытию токенов. Позже Google закрыла проблему в Chrome 136.

Отдельно авторы материала напоминают и о больших переменах в политике Google по cookies. Долгий план по отказу от сторонних «печенек» в Chrome фактически был свёрнут ещё в июле 2024 года, а более широкий проект Privacy Sandbox затем вообще прекратили развивать в 2025 году на фоне слабого принятия рынком и критики со стороны экосистемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru