答案并不那么簡(jiǎn)單。
研究人員在語(yǔ)音生物識別中發(fā)現了潛在的漏洞
正如我們在2017年發(fā)現的，在Windows推出Hello人臉識別功能后不久，生物特征識別并不總是完全有效的。一組德國安全研究人員能夠戲弄認證系統只需使用一張修改過(guò)的用戶(hù)照片！因此，設想語(yǔ)音生物識別技術(shù)也會(huì )有類(lèi)似的弱點(diǎn)是有道理的，至少在其早期，直到它成為主流足夠長(cháng)的時(shí)間來(lái)消除每一個(gè)缺陷并加強生態(tài)系統本省。
你的這個(gè)假設是對的。芬蘭東部大學(xué)的研究發(fā)現，語(yǔ)音生物識別技術(shù)容易受到欺騙，而且可以被愚弄，但不像人們想象的那樣，需要通過(guò)深奧的偽裝。通過(guò)像語(yǔ)音轉換、語(yǔ)音合成等技術(shù)手段產(chǎn)生的人工復制品是易于識別的。人工智能算法強大到足以將人工生成的一串音頻與真實(shí)的人類(lèi)聲音區分開(kāi)來(lái)。
但挑戰來(lái)自于人類(lèi)的模仿者，即來(lái)自世界各地的熟練專(zhuān)業(yè)人士，具有多年重現他人聲音特征和言語(yǔ)行為模式經(jīng)驗的娛樂(lè )或其他行業(yè)人士。作為這類(lèi)模仿的聲音，其有人類(lèi)的本身言語(yǔ)起源，就很難區分出來(lái)。
這項研究特別發(fā)現了模仿者模仿孩子聲音時(shí)更加容易成功。
如何應對語(yǔ)音生物識別欺詐的風(fēng)險
雖然從技術(shù)上講，可以欺騙語(yǔ)音生物識別技術(shù)，但它仍然是當今最安全的身份驗證系統之一，尤其是與OTPs或基于知識的身份驗證等其他身份驗證機制一起使用時(shí)。
這可以通過(guò)以下方式進(jìn)一步加強：
- 不斷進(jìn)行身份驗證，而不僅僅是在會(huì )話(huà)開(kāi)始時(shí)--語(yǔ)音生物識別技術(shù)被用來(lái)每隔一兩分鐘驗證一次來(lái)電者的身份，這使得模仿者每時(shí)每刻都進(jìn)行精確的模仿變得艱難。
- 檢查“活躍”跡象--系統檢查生物特征部位的實(shí)際存在情況--如在分析指紋時(shí)評估壓力，或在驗證聲音時(shí)檢查人類(lèi)停頓、環(huán)境聲音等。
這兩項措施使語(yǔ)音生物識別更加安全，因為它們使得模擬認證體驗的各個(gè)方面更加困難。蘋(píng)果公司甚至正在洽談開(kāi)發(fā)一種基于超聲波的語(yǔ)音生物識別技術(shù)，該技術(shù)利用超聲波傳感器通過(guò)語(yǔ)音驗證活躍度和身份。
為了避免上當受騙，公司還應該記住收集、存儲和使用語(yǔ)音數據的隱私風(fēng)險，以及培訓語(yǔ)音人工智能算法時(shí)的潛在偏見(jiàn)。
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