В Омске поняли, как эффективно защитить данные от утечек
Их новая система позволяет предоставлять доступ к конфиденциальной информации, используя голосовое распознавание человека с учетом изменений тембра и интонаций в зависимости от эмоционального состояния. Эти инновационные разработки были представлены в журнале Applied System Innovation.
Кроме того, стоит отметить, что в первом квартале 2025 года количество хакерских атак на российские компании достигло удивительной цифры в 801 миллион. Это означает, что более сотни попыток несанкционированного доступа к данным осуществлялось каждую секунду. Такой рост киберпреступности требует новых технологий и методов защиты информации.
В современном цифровом мире хакеры стремятся к получению не только личных и финансовых данных пользователей, но и к медицинским и биометрическим данным, как сообщили ученые из Омского государственного технического университета (ОмГТУ). Это подчеркивает необходимость постоянного совершенствования методов защиты конфиденциальной информации.Для улучшения безопасности таких данных специалисты университета разработали инновационную систему голосовой аутентификации пользователей, используя новую модель нейронной сети. Особенностью этого алгоритма является его повышенная чувствительность к попыткам внешнего вторжения, благодаря новым типам нейронов и математическим связям между ними, пояснил Павел Ложников, проректор по научной и инновационной деятельности в ОмГТУ.Защита личной информации и данных становится все более актуальной в условиях растущей цифровизации общества. Научные разработки, направленные на создание более надежных систем безопасности, играют ключевую роль в предотвращении кибератак и сохранении приватности пользователей.Важно учитывать, что голос человека может быть разным: обычным, сонным, нервным или уставшим, отметил Ложников. В процессе обучения новой нейронной сети использовались данные, где дикторы произносили парольные фразы в различных состояниях.
В сфере разработки искусственного интеллекта, научная школа "Нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта в защищенном исполнении" создает инновационные решения. Эти решения обеспечивают невозможность утечки или извлечения конфиденциальных данных, на основе которых обучалась модель ИИ. Основной целью является повышение точности распознавания по голосу и защита биометрического шаблона от злоумышленников", — пояснили в университете.
Исследования в области защиты данных и биометрии становятся все более актуальными в современном мире. Развитие технологий позволяет создавать инновационные методы обучения нейронных сетей, учитывая разнообразие условий, в которых могут использоваться голосовые данные.
В свете постоянного развития технологий исследователи из ОмГТУ стремятся расширить область применения своей модели на другие биометрические признаки, такие как рукописный почерк и особенности лица. Подобные исследования позволят улучшить точность и эффективность биометрических систем в целом.Вместе с этим специалисты предупреждают о возможном увеличении атак на биометрические системы с использованием муляжей, особенно в условиях активного развития генеративного искусственного интеллекта. Для борьбы с несанкционированным доступом к такого рода информации проводятся дополнительные исследования и разрабатываются новые методы защиты данных.Важно отметить, что безопасность биометрических систем играет ключевую роль в современном мире, где информационные технологии становятся все более важным элементом повседневной жизни. Поэтому постоянное совершенствование методов аутентификации и защиты данных является необходимым шагом для обеспечения конфиденциальности и надежности использования биометрических технологий.Источник и фото - ria.ru
