Ученые Омского государственного технического университета разработали нейронную сеть для защиты персональных данных. Система распознаёт голос, учитывая то, что тембр и интонации могут менять в зависимости от эмоционального состояния. Разработка призвана усилить защиту конфиденциальных данных в условиях растущего числа кибератак.
По статистике, только в первом квартале 2025 года российские компании подверглись около 800 миллионам хакерских атак. Современные злоумышленники охотятся не только за финансовыми, но и за медицинскими и биометрическими данными.
Новая система от омских учёных отличается повышенной устойчивостью к взлому благодаря новым типам нейронов и математическим связям между ними. Ключевая особенность – способность распознавать владельца голоса, даже если его тембр и интонации меняются из-за стресса, усталости или сонливости. Для обучения нейросети дикторы произносили фразы в разных эмоциональных состояниях.
Как пояснил Павел Ложников, проректор по научной и инновационной деятельности ОмГТУ, эта модель точнее существующих аналогов: вероятность ошибки – 2,1% против 2,7%, при этом она генерирует пароль в 1024 бита (вместо 160 бит у аналога). Система может не только определить, кто перед ней, но и не позволит извлечь шаблон голосового пароля.
«Наша научная школа «Нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта в защищенном исполнении» создает такие решения, при которых утечка или извлечение конфиденциальных данных, на которых обучалась модель ИИ, становится невозможным или вычислительно очень трудным и долгим процессом. Основные проблемы, которые позволяет решить эта модель – низкая точность распознавания по голосу и сохранение биометрического шаблона втайне от злоумышленников», - добавил Ложников.
В перспективе учёные ОмГТУ планируют адаптировать свою модель для защиты других биометрических признаков, таких как рукописный почерк или особенности лица. Кроме того специалисты исследуют методы противодействия атакам с использованием муляжей, риск которых возрастает с развитием генеративного ИИ.