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.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru