В Омске поняли, как эффективно защитить данные от утечек

Специалисты ОмГТУ разработали нейронную сеть, способную эффективно защищать конфиденциальную информацию от утечек. Система основана на распознавании голоса человека, учитывая возможные изменения тембра и интонаций в зависимости от эмоционального состояния. Отчет о результатах исследования опубликован в журнале Applied System Innovation.

В первом квартале 2025 года количество хакерских атак на российские компании достигло 801 миллиона, что означает более сотни попыток доступа к данным за одну секунду. Это подчеркивает необходимость постоянного совершенствования методов защиты информации и внедрения инновационных технологий в области кибербезопасности.

Специалисты Омского государственного технического университета (ОмГТУ) сообщили, что в современном мире хакеры стремятся получить доступ не только к личным и финансовым данным клиентов, но и к медицинским и биометрическим данным. Для обеспечения более надежной защиты такой информации, ученые вуза разработали инновационную систему голосовой аутентификации пользователей, использующую новую модель нейронной сети.

Эта система основана на алгоритме, который отличается высокой "чувствительностью" к внешнему вмешательству благодаря внедрению новых типов нейронов и математической связи между ними. По словам проректора по научной и инновационной деятельности ОмГТУ Павла Ложникова, такой подход позволяет эффективнее защищать конфиденциальные данные от кибератак и утечек информации.

В научной школе "Нейросетевые алгоритмы искусственного интеллекта в защищенном исполнении" подчеркнули, что при обучении новой нейронной сети учитывалось разнообразие состояний, в которых человек может говорить, от обычного до сонного или уставшего. Ложников отметил, что в одном из использованных наборов данных дикторы произносили парольные фразы не только в нормальном состоянии, но и в измененном.

Созданные решения позволяют предотвратить утечку или извлечение конфиденциальных данных, на которых обучалась модель искусственного интеллекта. Эксперты университета объяснили, что основные проблемы, решаемые этой моделью, включают в себя повышение точности распознавания по голосу и обеспечение сохранения биометрического шаблона в тайне от злоумышленников. В результате процесс извлечения данных становится вычислительно трудным и долгим.

В свете постоянного развития технологий исследователи ОмГТУ вырабатывают стратегию переноса созданной модели на другие биометрические параметры, такие как рукописный почерк и особенности лица. Они также предупреждают о возможном увеличении атак на биометрические системы с использованием муляжей, в связи с расширением возможностей генеративного искусственного интеллекта. Для борьбы с несанкционированным доступом к такого рода информации специалисты проводят дополнительные исследования и разрабатывают меры противодействия.

Инновационные технологии в области биометрии предоставляют уникальные возможности для улучшения систем идентификации личности. Ученые сосредотачивают усилия на анализе различных биометрических данных и разработке новых методов защиты от возможных угроз.

Важным направлением исследований является поиск способов обнаружения и предотвращения атак на биометрические системы, чтобы обеспечить надежную защиту конфиденциальных данных и личной информации. Развитие технологий требует постоянного совершенствования методов обнаружения и анализа уязвимостей, чтобы обеспечить безопасность в сфере биометрии.

Источник и фото - ria.ru