В России прошло международное соревнование по обнаружению голосовых дипфейков
Московский технический университет связи и информатики и Институт AIRI завершили хакатон SafeSpeak 2024, посвященный разработке технологий обнаружения аудио-спуфинга. Решения участников были направлены на работу с актуальными проблемами безопасной голосовой аутентификации и защиту биометрических систем от атак.
Системы автоматической верификации спикера (Automatic Speaker Verification, ASV) определяют, принадлежит ли голос в аудиозаписи заданному человеку. Они находят применение в различных областях, например, в финансовом секторе такие системы применяют для аутентификации пользователей при проведении транзакций или в смарт-устройствах для обеспечения эксклюзивного доступа владельца к управлению оборудованием.
На сегодняшний день в обнаружении поддельного голоса используется множество методов, включая те, что основаны на предобработке сырой аудио волны, создания разных спектрограмм и применения к ним различных нейросетей.
Участники Хакатона объединялись в группы от 1 до 4 человек и самостоятельно выбирали подходы для генерации собственных решений. Основной задачей соревнования было создать модель бинарной классификации для определения того, является ли речь на записи подлинной, человеческой, или искусственно созданной. Первое место занял коллектив участников из ТГУ и МИСиС, второе — индивидуальный участник из МТУСИ, третье — индивидуальный участник из МФТИ, четвертое место досталось коллективу студентов НИЯУ МИФИ и Сколтеха, замкнули пятерку лидеров участники из НГУ. Призовой фонд составил 225 тысяч рублей.
«Наш Хакатон нацелен прежде всего на усиление фокуса внимания молодых исследователей ИИ на проблеме использования дипфейков для подделки голоса человека. Победители соревнования представили лучшие решения, которые смогут стать отправной точкой для достижения прорывных результатов в сфере защиты биометрических систем от атак с использованием ИИ», —
рассказал Дмитрий Болохов, начальник отдела Центра искусственного интеллекта и перспективных проектов МТУСИ.
«Мы оценивали решения участников по признанным профессиональным сообществом метрикам ASVspoof. Это обеспечило соответствие разработанных моделей отраслевым стандартам надежности и точности. Особое внимание при оценке было уделено вычислительной эффективности предложенных ИИ-моделей и их практическому применению в реальном мире.», –
– отметил Олег Рогов, руководитель научной группы «Доверенные и Безопасные Интеллектуальные Системы» AIRI.