Аутентификацию по голосу можно обмануть дипфейком с вероятностью до 99%

Аутентификацию по голосу можно обмануть дипфейком с вероятностью до 99%

Аутентификацию по голосу можно обмануть дипфейком с вероятностью до 99%

Сотрудники канадского Университета Ватерлоо доказали, что меры против спуфинга, реализуемые в системах аутентификации по голосу, далеки от совершенства. Разработанный учеными метод обхода при тестировании показал эффективность 99% после шести попыток.

Аутентификация по образцу голоса все чаще используется в кол-центрах, системах ДБО, госсекторе и других сферах с повышенными требованиями к ИБ. Такие средства удостоверения личности полагаются на уникальность человеческого голоса, обусловленную анатомическими особенностями артикуляционного аппарата.

В рамках процедуры аутентификации по голосу, как пояснили исследователи, человека просят произнести определенную фразу. Система извлекает из образца голосовую подпись (отпечаток) и сохраняет ее на сервере. На следующий раз для повторения выдается другая фраза, отпечаток сравнивается с сохраненным, и по результатам доступ предоставляется или нет.

С появлением инструментов для создания дипфейков злоумышленники быстро сообразили, что это хорошая возможность для создания убедительных копий голоса с целью фрода. В ответ разработчики защитных решений стали принимать меры против таких имитаций; в настоящее время это в основном проверки на наличие в образцах признаков (маркеров) искусственного происхождения.

Программа синтеза речи, написанная канадцами в ходе исследования, использует алгоритмы машинного обучения и способна сгенерировать дипфейк по пятиминутной аудиозаписи. Она также умеет удалять артефакты, выдающие подлог, и обходить таким образом современную защиту от спуфинга.

Обучение системы проводилось на наборе из 107 образцов человеческой речи; для тестирования было создано множество дипфейк-аудио, способных ввести в заблуждение средства идентификации по голосу.

В 72% случаев исследователям удалось добиться успеха, вероятность обхода более слабых систем аутентификации оказалась еще выше — 99% за шесть попыток. Четырехсекундная атака на Amazon Connect показала 10% успеха; прогон тестов в течение 30 секунд повысил этот показатель до 40%.

Исследование выявило несовершенство современных мер защиты от спуфинга, реализованных в современных системах аутентификации по голосу. Университетские исследователи убеждены, что такую биометрию нельзя использовать как единственный способ удостоверить личность., нужны дополнительные средства — или более эффективные меры защиты от абьюзов.

Атакующие прячут зловред в эмодзи и обходят ИИ-фильтры

Киберпреступники стали чаще использовать эмодзи и другие особенности Unicode, чтобы прятать вредоносный код, обходить фильтры и ускользать даже от ИИ-защиты. Новый тренд уже получил название emoji smuggling — «контрабанда через эмодзи».

Суть проста: злоумышленники кодируют команды и данные в символах, которые выглядят безобидно.

Это могут быть эмодзи, похожие друг на друга буквы из разных алфавитов (гомоглифы), невидимые символы Unicode или специальные знаки, меняющие порядок отображения текста. В итоге человек видит одно, а система обрабатывает совсем другое.

Один из популярных приёмов — подмена символов в доменах. Например, «apple.com» можно зарегистрировать с кириллическими буквами, которые визуально почти не отличаются от латиницы. В браузере адрес выглядит привычно, но ведёт на фишинговую страницу. Такие IDN-гомографические атаки известны давно, но сейчас они становятся частью более сложных схем.

Другой класс трюков — невидимые символы вроде Zero Width Space (U+200B). Они не отображаются на экране, но меняют структуру строки. Это позволяет «сломать» простые сигнатурные фильтры и при этом сохранить работоспособность кода. Исследователи уже показали инструменты, с помощью которых можно спрятать целый JavaScript-модуль в «пустом» файле за счёт нулевой ширины символов.

Отдельная тема — использование эмодзи как контейнера для данных. За счёт особенностей Unicode, тегов и вариационных селекторов можно зашифровать команды внутри последовательности иконок. Для логов и систем мониторинга это выглядит как обычные смайлики, но специальный декодер превращает их, например, в инструкции «скачать», «удалить», «выполнить».

Особенно тревожит исследователей влияние таких техник на ИИ-системы. По данным Mindgard, FireTail и других компаний, Unicode-манипуляции и «эмодзи-контрабанда» позволяют обходить фильтры безопасности LLM почти со 100-процентной эффективностью. Скрытая нагрузка может активироваться после простой расшифровки внутри модели, даже если видимый текст выглядит безобидно.

Проблема в том, что полностью запретить Unicode невозможно: бизнес глобален, пользователи пишут на разных языках, а эмодзи стали частью повседневного общения. Поэтому эксперты рекомендуют не блокировать символы, а внедрять более глубокую нормализацию и проверку входных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru