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.

R-Vision КИИ обновили под новые требования ФСТЭК России

Компания R-Vision выпустила обновление продукта R-Vision КИИ, предназначенного для автоматизации процессов категорирования объектов критической информационной инфраструктуры и подготовки отчётности для регуляторов.

Обновление связано с масштабными изменениями нормативной базы, которые произошли за последний год.

Были скорректированы правила категорирования объектов КИИ, обновлены требования к ведению реестра значимых объектов и утверждён единый перечень типовых объектов критической инфраструктуры.

В новой версии переработаны интерфейсы, карточки объектов, шаблоны отчётности и механизмы расчёта категории значимости. Теперь критерии значимости определяются непосредственно на уровне групп ИТ-активов, а часть ранее использовавшихся разделов и отчётов исключена как утратившая актуальность.

Карточки объектов КИИ получили новые поля. В них можно указывать федеральный округ, сферу деятельности, тип объекта, регистрационный номер, доменное имя и внешний сетевой адрес. При этом система автоматически формирует регистрационный номер на основе введённых данных, что позволяет сократить объём ручной работы.

Серьёзные изменения затронули и механизм категорирования. Калькулятор автоматически определяет применимые критерии оценки в зависимости от сферы деятельности объекта и рассчитывает итоговую категорию значимости. При необходимости результаты можно скорректировать вручную.

Кроме того, в продукте появились инструменты для расчёта коэффициента защищённости Кзи. Этот показатель характеризует состояние защиты значимых объектов КИИ и рассчитывается по методике ФСТЭК России. Для этого в системе добавлен готовый шаблон аудита с преднастроенными формулами и логикой вычислений.

Согласно действующим требованиям, субъекты КИИ должны проводить такую оценку не реже одного раза в полгода и направлять результаты во ФСТЭК в течение пяти рабочих дней после завершения расчётов.

Также в R-Vision КИИ обновлены шаблоны документов «Акт о категорировании КИИ» и «Сведения о присвоении категории», приведённые в соответствие с актуальными нормативными требованиями.

В результате обновление позволяет организациям сократить количество ручных операций при ведении реестра объектов КИИ, подготовке отчётности и выполнении регуляторных процедур, связанных с соблюдением требований законодательства о безопасности критической информационной инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru