На самом деле системы голосовой биометрии решают не только задачи аутентификации, но и предотвращение мошенничества. Очевидно, что наибольший смысл имеет именно комбинация этих двух технологий. Одна идентифицирует человека, но может спасовать перед записанным голосом. Вторая позволяет отслеживать изменения голосовых характеристик в процессе общения и выявления подозрительных или аномальных голосовых последовательностей. Понятно, что, чем критичнее применение такой технологии, тем более важна становится их комбинация. Например, использование Facebook — это одно, а управление счетом — совсем другое. В первом случае достаточно и обычной аутентификации, а во втором нужно нечто большее.
У голосовой аутентификации есть очень важное преимущество — низкая цена ридера. Отпечатки пальцев у нас считываются только на iPhone. Сетчатка глаза или геометрии руки требуют точных и дорогостоящих дополнительных устройств. Микрофон же есть сейчас почти везде (в компьютерах, в мобильных устройствах) и достаточно неплохого качества. Поэтому роль голосовой биометрии будет только возрастать.
Еще одним преимуществом именно голосовой биометрии в том, что она «многоразова», если так можно выразиться. Лицо у вас одно, глаз максимум два, пальцев, если все хорошо, десять. И если эти данные украдены или скомпрометированы, то с этим ничего уже не поделаешь. Вы не можете использовать чужие пальцы, глаза, руки для своей идентификации. А кража базы «фраз» приведет только к тому, что система голосовой аутентификации может попросить вас произнести новую фразу или просто «поговорить с ней».
Наконец, если вспомнить, что системы аутентификации отличаются по тому, «кто вы», «что у вас есть», «что вы знаете» и «что вы делаете», то голосовая биометрия, в отличие от других систем биометрической аутентификации, использует все эти 4 фактора. По физическим характеристикам голоса она определяет «кто вы». Она определяет как и что вы говорите, то есть она позволяет защититься от атак на статические системы аутентификации (например, пароли). В конце концов она может определить, что вы знаете, если в качестве фразы для идентификации будет использоваться пин-код или пароль.
Системы голосовой биометрии (их лучше называть так, а не голосовая аутентификация, так как спектр решаемых ими задач шире) могут работать в двух режимах — так называемом пассивном (или независимом от текста) и активном (зависящем от текста). В первом случае система распознает собеседника по его свободной речи (похожим образом работает сервис Shazam на мобильных устройствах); во втором — по заранее определенным фразам, которые должен произнести пользователь. В активном режиме для защиты от подмены пользователя записанным заранее (или перехваченным) голосом, система должна использовать случайные фразы, которые и предлагать пользователю произнести.
Сказать, какой из двух вариантов работы системы голосовой биометрии, нельзя. У них обоих есть свои преимущества и недостатки. Активные системы более эффективны, но и требуют большего участия пользователя, которого идентифицируют. При этом отпечаток голоса занимает меньше места, чем в пассивных системах, что может быть актуально для мобильного применения или в местах, где Интернет еще не так развит или отсутствует вовсе. Например, есть решения, которые допускают проверку подлинности на самом устройстве, без подключения к внешнему серверу. С другой стороны активные системы не всегда применимы в системах массового пользования — банки, страховые, ритейл и т.п., так как пользователи могут быть недовольны необходимостью взаимодействовать с биометрической системой. И, конечно же, такие системы сложно применить для идентификации мошенников, что легко делается пассивными системами, спокойно «слушающими» звонящего/говорящего и идентифицирующие его речь, ничем себя не выдавая. Поэтому пассивные системы проще в использовании, но и требуют больших ресурсов для своей реализации.
Защита от мошенников реализуется путем использования обычных «черных списков», то есть списков голосовых отпечатков известных мошенников. Соответствующий специалист помечает голос как мошеннический и затем все звонки сравниваются с «черным списком» мошенников. В России, где отсутствует база голосовых отпечатков мошенников и преступников, этот метод будет не самым эффективным и каждый потребитель систем голосовой биометрии будет вынужден самостоятельно формировать собственную базу мошенников (соблюдение законодательства о персональных данных пока оставим в стороне). Но зато со временем организации, особенно в некоторых отраслях, смогут обмениваться такими базами, как это, например, делают антивирусные вендоры. Хорошая перспектива есть у банков (а они, наверное, самый первый кандидат на применение таких систем), у которых есть FinCERT, который сможет со временем обмениваться не только данными по IP/DNS/E-mail-адресам мошенников, но и дополнить рассылаемую информацию голосовыми отпечатками.
Бояться этой якобы редкой технологии не стоит. Сегодня весь мир стоит на пороге (круто завернул, а) UAF/U2F-революции от альянса FIDO, когда любое устройство, приложение или средство защиты сможет абстрагироваться от конкретного метода аутентификации/идентификации, возложив эту задачу на U2F/UAF-спецификацию, которая и обеспечит интеграцию с нужным методом аутентификации.
Если пытаться перевести выгоды от использования голосовой биометрии на язык цифр, то они могут заключаться в следующем:
- Сокращение времени на аутентификацию пользователя с 23 секунд в ручном режиме в центре обработки вызовов (Call Center) до 5 секунд в автоматическом.
- Повышение лояльности пользователей (и, как следствие, доходов от них) в результате отказа от необходимости запоминать всем известные ответы на «секретные» вопросы, помнить PIN-код для входа в систему или отвечать на вопросы назойливого сотрудника банка (ваши ФИО, дата вашего рождения, номер карты и т.п.).
- Снижение числа сотрудников центра обработки вызовов за счет автоматической обработки многих простых вопросов (время работы офиса в праздники, ближайший офис или банкомат, тарифы и т.п.).
- Снижение числа мошеннических операций.
- Снижение времени на ожидании правильного сотрудника, который поможет ответить звонящему.
- Рост продуктивности работников компании и центра обработки вызовов.
Из игроков рынка голосовой биометрии можно выделить следующих:
ЗЫ. Кстати, по 17/21/31-му приказам голосовая аутентификация вполне себе разрешена. Только вот сертифицированных по требованиям ФСТЭК решений в России пока нет.
UPDATE 1: В список вендоров забыл включить отечественный Центр речевых технологий.
UPDATE 2: Банк «Тинькофф Кредитные Системы» тоже реализовал голосовую идентификацию.
Слава богу мы отсталые!
Все еще впереди 😉
согласен, нам есть еще куда падать!!!
И о чём статья была?
Интересно как это всё работает, а не кто движки делает.
Какая статья?