Аутентификация по голосовым паролям с обеспечением конфиденциальности биометрических данных на основе корреляционных нейронов

Аннотация

Введение: вопрос защиты биометрических данных от компрометации тесно связан с вопросами производительности. Существующие методы биометрической аутентификации по голосу либо не позволяют защитить голосовые данные от компрометации, либо дают высокий процент ошибочных решений и, кроме того, не гарантируют устойчивость к дрейфу голосовых образов. Цель: разработать метод биометрической аутентификации по голосу, устойчивый к дрейфу биометрических данных, с обеспечением конфиденциальности параметров голоса. Результаты: предложен метод аутентификации с использованием нейросетевых преобразователей биометрия-код на базе модифицированной модели корреляционных нейронов и алгоритмов их обучения. Вычислительный эксперимент показал, что корреляционные связи между признаками содержат информацию об образах, которая не дублирует информацию, содержащуюся в признаках. Преобразователь биометрия-код на базе корреляционных нейронов дает гораздо меньший процент ошибок и в разы большую длину ключа, чем классическая модель на базе алгоритма обучения ГОСТ Р 52633.5. Количество ошибок составило 3,26 %. При изменении состояния субъекта (опьянении или сонном состоянии) для разработанного метода количество ошибок повышается не столь существенно, чем для классической модели нейросетевого преобразователя биометрия-код. Практическая значимость: результаты могут использоваться для повышения защищенности компьютерных ресурсов от неавторизованного доступа и биометрических данных от компрометации. Обсуждение: объединение нейронов различного типа в единый слой позволит создать более устойчивые и надежные нейросетевые преобразователи биометрия-код.