Это подчеркивает важность разработки эффективных методов защиты персональных данных от утечек. В этом контексте специалисты ОмГТУ создали нейронную сеть, которая способна распознавать голос человека с учетом изменений тембра и интонаций, возникающих в зависимости от эмоционального состояния. Результаты исследования были опубликованы в журнале Applied System Innovation.
В современном цифровом мире хакеры стремятся получить доступ не только к личным и финансовым данным пользователей, но и к медицинской и биометрической информации, как сообщили специалисты из Омского государственного технического университета (ОмГТУ). Это представляет серьезную угрозу для конфиденциальности и безопасности частных данных.Для более надежной защиты таких ценных сведений ученые университета разработали инновационную систему голосовой аутентификации пользователей, основанную на новой модели нейронной сети. Этот алгоритм отличается повышенной чувствительностью к попыткам внешнего вмешательства благодаря использованию новых типов нейронов и уникальной математической связи между ними, как рассказал Павел Ложников, проректор по научной и инновационной деятельности в ОмГТУ.Кибербезопасность становится все более актуальной проблемой в нашем цифровом обществе, и разработка новых методов защиты личных данных является ключевым направлением в работе ученых и инженеров. Внедрение таких инновационных технологий в повседневную жизнь может помочь предотвратить кибератаки и обеспечить сохранность конфиденциальной информации.Наша научная школа "Нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта в защищенном исполнении" разрабатывает инновационные решения, которые обеспечивают надежную защиту конфиденциальных данных, используемых для обучения искусственных нейронных сетей. Ложников подчеркнул, что важно учитывать различные состояния голоса человека, такие как сонный, нервный или уставший, при разработке таких моделей. В одном из наборов данных, использованных для обучения новой нейронной сети, дикторы произносили парольные фразы не только в нормальном состоянии, но и в измененном. Это позволяет модели ИИ быть более гибкой и адаптивной к различным условиям использования. Основные проблемы, которые решает предложенная модель, включают в себя повышение точности распознавания по голосу и обеспечение безопасного хранения биометрического шаблона. Такой подход делает процесс утечки или извлечения конфиденциальных данных из модели нейронной сети вычислительно сложным и времязатратным для злоумышленников.В свете быстрого развития технологий биометрические системы становятся все более популярными и востребованными. Ученые ОмГТУ исследуют возможности расширения применения биометрических данных на различные признаки, такие как рукописный почерк и особенности лица. Это открывает новые перспективы в области идентификации личности и безопасности информации.Специалисты предупреждают о возможном увеличении атак на биометрические системы с использованием муляжей, особенно в контексте развития генеративного искусственного интеллекта. Для борьбы с угрозами несанкционированного доступа к данным проводятся дополнительные исследования и разрабатываются новые методы защиты.Одним из ключевых направлений работы ученых является анализ уязвимостей существующих биометрических систем и разработка эффективных мер по их укреплению. Важно обеспечить надежную защиту личных данных и предотвратить возможные угрозы для безопасности информации в будущем.Источник фото: РИА Новости
