Доклад на тему: «Биометрические системы идентификации. Идентификация по голосу» Одним из самых основных способов защиты информации является система идентификации (распознавания) и аутентификации (проверки подлинности) пользователей. Это все необходимо, чтобы получить от пользователя информацию, удостоверяющую его личность, проверку ее подлинности. И уже на основании полученных данных, пользователю либо разрешается работать с сетевыми (компьютерными) ресурсами, либо нет. При построении таких систем возникает необходимость выбирать информацию, на основе которой осуществляется идентификация и аутентификация пользователя. Такая информация может быть двух типов: - секретная информация, которой обладает пользователь (это может быть личный пароль, секретный код или идентификатор); - физиологические параметры человека (такие как отпечатки пальцев, голосовая идентификация, рисунок радужной оболочки или сетчатки глаза). Системы, основанные на информации первого типа, как правило называются традиционными, а основанные на втором типе информации – биометрическими. Возможность идентификации человека по особенностям голоса большинством людей воспринимается как элемент научной фантастики. Тем не менее, по сообщению Российского биометрического портала, два зарубежных банка объявили о внедрении, и дальнейшем использовании систем голосовой идентификации своих клиентов. Распознавание по голосу — одна из форм биометрической аутентификации. Она позволяет идентифицировать личность человека по совокупности уникальных характеристик его голоса. Главные достоинства данных систем в области защиты информации: 1 1) системы идентификации голоса способны контролировать сразу несколько признаков, которые отличаются от тех, что используются в речеслуховой системе; 2) во время воспроизведения записной речи через миниатюрные громкоговорители в сигнал вносятся искажения. Это, в свою очередь препятствует идентификации говорящего; 3) существует возможность повышения надежности аутентификации за счет одновременного использования технологий идентификации по голосу и распознавания речи (произнесенного пароля). Вместе с этим, с каждым годом меняется голос в отличие от папиллярных узоров пальцев или ладоней. Таким образом, возникает необходимость периодически обновлять образец речи, хранящийся в системе. На голос оказывают влияние как физическое, так и эмоциональное состояние человека в момент речевого акта. Так, например, если человек находится в состояние алкогольного опьянения, система может не распознать его голос. То же самое может произойти, если во рту будет находиться жевательная резинка. Существенные искажения голоса возможны после физических нагрузок и при болезненных состояниях (например, при ларингите (воспаление гортани), фарингит (воспаление слизистой оболочки глотки), грипп). Подобные искажения могут препятствовать голосовой идентификации. Идентификация по голосу основана на анализе уникальных характеристик речи, обусловленных анатомическими особенностями (размер и форма горла и рта, строение голосовых связок) и приобретенными привычками (громкость, манера, скорость речи). Весь процесс обработки речевого сигнала делится на три основных этапа: 1) предобработка сигнала; 2) выделение критериев; 3) распознавание диктора. 2 Речь человека разбивается на отдельные «звуковые кадры», которые в свою очередь преобразуются в цифровую модель. Эти модели принято называть «голосовыми отпечатками» (по не слишком удачной аналогии с отпечатками пальцев). При дальнейшей идентификации сравниваются ранее внесённый в систему, и вновь сформированная модель «голосовые отпечатки». В целях повышения надежности и ускорения идентификации, пользователю часто задают вопросы, оговоренные заранее, или просят произносить пароль (условленную фразу). В этом случае распознавание осуществляется в режиме «верификации диктора» (сам пользователь произносит ответы на вопросы или пароль). В отдельный тип задач, решаемый системой, является распознавание пола. При наличии больших объемов начальных данных, пол определяется практически безошибочно. Но все же, в связи с несовершенством технологий, в работе системы возникает много ошибок. Основные причины этих ошибок: 1) среда записи (уровень и тип шума среды, уровень реверберации); 2) эффект представления (длительность речи, психическое и физиологическое состояние говорящего), язык речевого сообщения, наличие акцента, громкость речи); 3) низкое качество канала (помехи, искажения микрофона и канала передачи). Также существует проблема имитации голоса. Исследования показали, что профессиональная имитация голоса практически не увеличивает вероятность ошибки определения личности — имитаторы способны подделать голос внешне, подчеркнув особенности речи, но основную канву голоса подделать они не могут. На сегодняшний день голосовое распознавание не может гарантировать стопроцентную надёжность и точность результата, технологии голосовой идентификации находятся на стадии разработки и пока ещё далеки от 3 возможного массового военного или коммерческого использования. Но оно уже нашло применение в областях криминалистики, антитеррористической деятельности. Список используемой литературы 1. Капустин А. И., Симончик К. К. Система верификации дикторов по голосу «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М., 2010. Т. 1. С. 207–210 2. Матвеев Ю. Н., Симончик К. К. Система идентификации по голосу 2010 // ГрафиКон’2010. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. С. 315–319. 3. www.itsec.ru 4. www.biolink.ru 5. https://m.habr.com 4
