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.

Подпишитесь на новости

ИИ-агенты могут передавать друг другу вредоносные инструкции по цепочке

Один ИИ-агент читает подложенный текст, передает его другому как рабочее задание — и тот выполняет команду, доверяя коллеге. Исследователь показал, как такая цепочка позволяет обходить защитные ограничения и добираться до внутренних ресурсов организации.

Сайед Анас Мохиуддин описал подход под названием protocol pivoting. Он исследовал системы с MCP — протоколом подключения ИИ к инструментам и данным.

Проблема возникает, когда при передаче задания между компонентами и протоколами теряются проверки доверия и полномочий. Вредоносная инструкция может попасть к специализированному агенту, например для перевода или анализа данных.

Если тот передаст ее дальше без проверки, следующий агент способен принять чужой текст за разрешенную задачу. Потенциальные последствия — нежелательные сетевые запросы и раскрытие данных.


В инструменте Google MCP Toolbox for Databases исследователь обнаружил возможность заставить HTTP-клиент перейти по перенаправлению к внутреннему адресу. По его словам, патч добавил проверки адресов и ограничение допустимых направлений запросов.

Уязвимость CVE-2026-97228 в Rapid7 Bulk Export MCP оказалась менее серьезной: 2,7 балла CVSS. Непроверенный аргумент позволял менять структуру GraphQL-запроса. Rapid7 устранила ошибку в версии 0.6.2 и уточнила: запросы оставались в пределах прав владельца API-ключа, без доступа к чужим аккаунтам.

Новизна названия не означает принципиально нового взлома. Исследователь X41 D-Sec Маркус Вервир считает такую технику разновидностью косвенной инъекции в промпт.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru