В Омске поняли, как эффективно защитить данные от утечек

2025-08-04T02:00:00Z — Нейронную сеть для эффективной защиты персональных данных от утечек разработали специалисты ОмГТУ. Для того чтобы предоставить пользователю доступ к конфиденциальной информации, система распознает голос человека с поправкой на то, что тембр и интонации могут меняться в зависимости от эмоционального состояния. Результаты представлены в Applied System Innovation.

МОСКВА, 4 авг — РИА Новости. Нейронную сеть для эффективной защиты персональных данных от утечек разработали специалисты ОмГТУ. Для того чтобы предоставить пользователю доступ к конфиденциальной информации, система распознает голос человека с поправкой на то, что тембр и интонации могут меняться в зависимости от эмоционального состояния. Результаты представлены в Applied System Innovation.

В первом квартале 2025 года на российские компании было совершено около 801 миллиона хакерских атак, то есть больше сотни попыток получить доступ к данным совершалось в течение одной секунды. В современном мире хакеры нацелены не только на персональные и финансовые данные клиентов, но и на медицинские и биометрические, рассказали специалисты Омского государственного технического университета (ОмГТУ).

Для повышения уровня защиты таких сведений ученые вуза разработали систему голосовой аутентификации пользователя на основе новой модели нейронной сети. Алгоритм обладает повышенной "чувствительностью" к внешнему вмешательству из-за новых типов нейронов и математической связи между ними, рассказал проректор по научной и инновационной деятельности ОмГТУ Павел Ложников.

Было учтено, что человек может говорить "обычным" голосом, а может быть сонным, нервным или уставшим, подчеркнул Ложников. В одном из наборов данных, использованных для обучения новой нейронной сети, дикторы произносили парольные фразы не только в нормальном состоянии, но и в измененном.

"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 в тайне от злоумышленников", — пояснили в вузе.

В будущем ученые ОмГТУ хотят решить задачу по переносу предложенной модели на другие биометрические признаки: рукописный почерк, особенности лица и другие. Также специалисты прогнозируют рост атак на биометрические системы с помощью муляжей на фоне развития генеративного искусственного интеллекта и проводят дополнительные исследования для противодействия несанкционированному доступу к информации такого рода.

Читайте также: