Российские ученые предложили метод защиты голосовых данных

Российские ученые предложили метод защиты голосовых данных

Российские ученые предложили метод защиты голосовых данных

Группа исследователей из AIRI, МТУСИ, «Сбера» и VeinCV представила новый метод защиты голосовых данных. Технология предотвращает сбор биометрии и её последующее использование для генерации дипвойсов.

Разработка опубликована в открытом доступе, а также принята к публикации на конференции Interspeech 2025, которая пройдёт в Роттердаме.

Метод основан на использовании универсальных состязательных патчей, встроенных в аудиофайлы перед их публикацией. Эти патчи препятствуют работе алгоритмов, предназначенных для сбора и анализа голосовой биометрии.

Именно такие алгоритмы применяются для автоматического получения голосовых образцов, которые могут использоваться для обхода систем идентификации, создания дипвойсов или скрытого сбора информации о людях и организациях без их согласия. Особенно уязвимы в этом контексте цифровые аудиозаписи — подкасты, лекции, интервью, архивы вебинаров и конференций.

Внедрение патчей делает голосовые данные неидентифицируемыми для автоматизированных систем, при этом не ухудшая качество звука. Технология не мешает работе сервисов транскрибирования, перевода и поиска, и может применяться к аудиофайлам любой длины.

«Наша цель — усилить методологию защиты цифрового следа человека в публичном пространстве, прежде всего — его голосовой идентичности. Разработанное решение позволяет свободно делиться аудиоконтентом, значительно снижая риск того, что голос станет сырьём для несанкционированного сбора биометрии или создания дипфейков», — отметил Олег Рогов, к.ф.-м.н., руководитель лаборатории безопасного ИИ SAIL AIRI–МТУСИ.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru