Акустическая система блокировки микрофонов

В 2022 году учёные Колумбийского университета разработали систему, генерирующую тихие звуки, которые можно включить в любой комнате для того, чтобы заблокировать умным устройствам возможность подслушивать пользователей. Технологию легко внедрить в аппаратные средства, такие как компьютеры и смартфоны, предоставляя людям возможность самостоятельно защищать конфиденциальность своего голоса.

Несмотря на то, что теоретически результаты, полученные командой в области искажения систем автоматического распознавания речи, уже были известны, их производительность оставалась основным узким местом. Проблема заключалась в том, что звук, который прерывает речь человека до этого, не являлся звуком, который прервёт речь секундой позже. Когда пользователи говорят, их голоса постоянно меняются, поскольку они произносят разные слова с различной скоростью и тональностью. Эти изменения делают практически невозможным для машины поспевать за быстрым темпом речи человека.

Выпущена система, которая мешает смартфонам «подслушивать» разговоры

«Ключевой технической задачей для достижения этой цели было заставить всё это работать достаточно быстро! Предлагаемый алгоритм, которому удается блокировать неавторизованный микрофон от правильного восприятия ваших слов в 80% случаев, является самым быстрым и самым точным на тестовой площадке. Он работает даже тогда, когда мы ничего не знаем о неавторизованном микрофоне, например, о его местонахождении или даже о компьютерном программном обеспечении, работающем на нём. По сути, алгоритм маскирует голос человека в эфире, скрывая его от этих прослушивающих систем и не мешая разговору между людьми в комнате»

Доцент кафедры информатики Карл Вондрик (Carl Vondrick)

Исследователям необходимо было разработать алгоритм, который мог бы разрушать нейронные сети в реальном времени, который мог бы генерироваться непрерывно по мере произнесения речи и был бы применим к большинству словарных слов в языке. Хотя предыдущие работы успешно справлялись хотя бы с одним из этих трех требований, ни одна из них не достигла всех трёх. Ведущий автор исследования и аспирант в лаборатории Миа Вондрика рассказала, что алгоритм использует то, что она называет предиктивными атаками – это сигнал, который может нарушить любое слово, транскрибировать которое обучены модели автоматического распознавания речи. Кроме того, когда звуки атаки воспроизводятся в эфире, они должны быть достаточно громкими, чтобы нарушить работу любого несанкционированного микрофона, который может находиться на большом расстоянии. Звук атаки должен передаваться на то же расстояние, что и голос.

Подход исследователей достигает производительности в реальном времени, прогнозируя атаку на будущий сигнал или слово на основе двух секунд входной речи. Группа оптимизировала атаку таким образом, чтобы она имела громкость, схожую с обычным фоновым шумом, что позволяет людям в комнате вести беседу естественно и без успешного мониторинга автоматической системой распознавания речи. Группа успешно продемонстрировала, что их метод работает в реальных помещениях с естественным окружающим шумом и сложной геометрией сцены.

По материалам TAdviser

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.