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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru