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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru