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). 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).
«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.
Обсуждение