Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0226U002773, (0124U000407) , Науково-дослідна робота Назва роботи Дослідження стійкості біометричних систем автентифікації до атак із застосуванням технології клонування голосу на основі глибинних нейронних мереж Назва етапу роботи Експериментальний та теоретичний аналізи отриманих результатів. Керівник роботи Опірський Іван Романович, Доктор технічних наук Дата реєстрації 05-03-2026 Організація виконавець Національний університет "Львівська політехніка" Опис роботи Метою проєкту є підвищення ефективності надійності та захищеності сучасних біометричних систем голосової автентифікації до атак з використанням технологій клонування голосу, що дозволить розробити стратегії та заходи захисту для запобігання можливим загрозам у таких системах. Опис етапу У межах науково-дослідної роботи виконано комплексний теоретичний та експериментальний аналіз стійкості біометричних систем голосової автентифікації до атак із застосуванням сучасних технологій клонування голосу на основі глибинних нейронних мереж. Проведено порівняльне дослідження масштабованості нейромережевих архітектур ECAPA-TDNN, Pyannote, WavLM base-sv та WavLM base-plus-sv при збільшенні кількості користувачів від 10 до 70 на мультилінгвальному датасеті. Встановлено, що ECAPA-TDNN забезпечує оптимальний баланс точності (EER 1,71 %) та швидкодії (69,43 мс). Реалізовано та запатентовано (патент України №161220) підхід до побудови системи голосової верифікації на основі усереднення десяти голосових ембедінгів під час реєстрації та динамічного калібрування порогового значення. Запропонований метод зменшив вплив природної варіативності голосу на 34 % і забезпечив перевагу над класичними підходами. Сформовано спеціалізовану базу даних із понад 3800 автентичних і синтетичних голосових зразків, структурованих за шістьма категоріями атак (zero-shot, few-shot RVC, voice conversion, replay, гібридні методи). Встановлено, що найнебезпечнішим вектором є few-shot RVC. Розроблено методологію кількісної оцінки критичності ризиків та впроваджено модуль liveness detection на основі нелінійних спектрально-фазових характеристик сигналу. Опис продукції Автори роботи Сабодашко Дмитро Володимирович Руда Христина Степанівна Хома Юрій Володимирович Швед Марія Євгенівна Журавчак Анастасія Юріївна Банах Роман Ігорович Ахмедова Аліна Самедівна Джалюк Назарій Олегович Додано в НРАТ 2026-03-05 Закрити