Мультимодальная система доступа с использованием голосовой биометрии

Человек способен узнать другого по походке, силуэту, прическе, даже почерку и, конечно, по голосу и лицу. Это никого не удивляет и кажется абсолютно естественным. В то же время большинство с недоверием относится к различным системам, которые обещают идентифицировать человека по характерным лишь ему признакам. Мы путаем голоса людей по телефону, принимаем незнакомца за близкого нам человека. Так почему «машина» не может ошибиться и как ей в таком случае доверять?

Михаил Хитров, Генеральный директор ООО «Центр речевых технологий»

Прародительницей биометрических технологий была биология: ученые всегда пытались систематизировать и объяснить различные признаки и свойства особей, проявляющихся в экспериментах. В конце XIX века ученые Фрэнсис Гальтон и Карл Пирсон, изучая закономерности в наследственности людей, применили методы вариационной статистики к анализу различных особей, чем положили начало науке биометрия.

Сейчас биометрией принято считать технологию, при помощи которой можно идентифицировать личность, используя физиологические характеристики человека (отпечатки пальцев, форма ладони, сетчатка глаза, ДНК, голос).

До 2001 года возможности биометрии использовались преимущественно спецслужбами для выявления преступников, защиты государственной тайны и сверхважной коммерческой информации.

Но после череды террористических актов биометрические технологии, что называется, шагнули в массы. Никого не удивляет функция доступа к данным по отпечатку пальца, предлагаемая во многих моделях ноутбуков. Однако до сих пор специалисты по биометрии приводят примеры из фантастических фильмов, чтобы объяснить, каким образом можно использовать эти уже реальные технологии.

Между тем возможности биометрии многогранны: технологии применяются в системах контроля и управления доступом, для организации доступа к личным кабинетам в веб, к персональной информации и к мобильным терминалам.

В качестве идентификатора может выступать лицо, ладонь, отпечаток пальца, радужная оболочка глаза или голос – все то, что ни один человек не может оставить дома или передать кому-то.

Голосовая биометрия

Речь — основное средство коммуникации между людьми. Каждый человек использует голос при общении, как в непосредственном контакте, так и с применением различных каналов связи (GSM, PSTN, VoIP). Запись же речи несет в себе массу информации не только о содержании сообщения, но и о личности говорящего. Именно поэтому речь, а точнее фонетические образцы речи, как биометрические характеристики, эффективно используются в качестве улики в криминалистике с середины прошлого века.

Метод идентификации по голосу основывается на том, что у каждого индивидуума – неповторимый голосовой рисунок, который зависит от пола, физических особенностей типа строения голосовых связок, полости носа, формы рта и т.д., таких характеристик как частота и амплитуда. Точность биометрической идентификации по голосу соответствует 97%.

Среди ключевых достоинств систем голосовой биометрии можно выделить:

• Отсутствие необходимости установки дополнительного оборудования, как для передачи, так и для фиксации речи.
• Высокая скорость поиска фонетического образца голоса в архиве образцов речи в режиме реального времени.

Разработанные Центром речевых технологий программные решения для создания и ведения фоноучетов, проведения автоматической идентификации по голосу основываются на таких методах автоматического исследования голоса и речи, для которых не имеют значение язык, акцент диктора и используемый им диалект, а также содержание текста произносимой речи.

Процедура поиска интересующего диктора (идентификации) заключается в автоматическом попарном сравнении «голосовых моделей», в которых закодированы индивидуальные биометрические характеристики голоса и речи дикторов. По результатам сравнения выводится ранжированный список фонограмм, содержащих с указанной вероятностью речь интересующих дикторов.

Поиск осуществляется посредством трех биометрических методов идентификации по голосу с принятием обобщенного решения.

Система автоматически выделяет биометрические признаки голоса и речи дикторов тремя независимыми методами и строит «модели голоса».

• для спектрально-формантного метода: на основе различных спектральных характеристик речевого сигнала, анализа поведения первых трех и/или четырех формант, биометрической информации о строении речевого тракта;
• для метода основного тона: на основе различных кепстральных характеристик речевого сигнала, отражающих вибрации голоса, а также множества статистических и динамических параметров интонационного контура;
• для метода с использованием смесей гауссовых распределений: производится выделение дикторозависимых биометрических признаков из речевого сигнала и их последующее моделирование и классификация по методу опорных векторов.

Сравнение может производиться:

• С единственным шаблоном, соответствующим проверяемой личности, – такая процедура называется верификацией или сравнением «один к одному». Результатом сравнивания обычно является число – вероятность того, что сравниваемые шаблоны принадлежат одному лицу.
• Со всеми зарегистрированными шаблонами (без предварительного выбора шаблона и ввода номера или кода). В качестве результата возвращается список нескольких наиболее похожих шаблонов (с наибольшими вероятностями, полученными при сравнении).

Система биометрического распознавания речи встраивается в  требуемые бизнес-процессы и за считанные секунды идентифицирует и верифицирует голос человека, информируя оператора о положительном или отрицательном результате сравнения.

Идентификация по голосу является бесконтактным, этически корректным методом получения биометрической информации. Взаимодействие с системой идентификации по голосу не вызывают у человека раздражения при снятии «образца» и дальнейшем взаимодействии с ней. Кроме того, голос является единственно доступной биометрической характеристикой для распознавания личности по телефону.

 Мультимодальная биометрия

В случае использования одного биометрического признака (одной биометрической модальности) для идентификации личности существует вероятность ошибки системы. Это связано с неправильным использованием системы, условиями окружающей обстановки и качеством образца, например:

1. Не все люди обладают определенными биометрическими признаками. По различным данным, до 5% населения не обладают отчетливыми отпечатками пальцев, в частности, пожилые люди имеют деформированные и стертые отпечатки пальцев, а дети имеют несформировавшийся рисунок пальцев. Все это также увеличивает ошибки ложного отказа при регистрации биометрических образцов в биометрической системе.
2. Неправильное взаимодействие пользователя с биометрической системой в процессе регистрации: выбор неправильной позы или выражение эмоций на лице при фотографировании приводит к повышению ошибки ложного отказа при идентификации.
3. Схожесть отдельных биометрических признаков (например, голосов или лиц) у различных людей приводит к увеличению межклассовой схожести. Это, в свою очередь, приводит к увеличению ошибки ложной идентификации.

Мультимодальные биометрические системы могут устранить многие ограничения унимодальных систем, поскольку одни биометрические признаки компенсируют недостатки, присущие другим признакам.

Достоинства мультимодальной биометрики:

• Уменьшение вероятности отказа в регистрации – увеличение охвата населения за счет уменьшения ошибки отказа в регистрации (нет одной характеристики, используем другую).
• Сохранение точности при идентификации на базах большого размера – одни биометрические признаки могут компенсировать недостатки, присущие другим признакам.
• Уменьшение ошибок ложного отказа – уменьшение чувствительности к шуму и расширение диапазона условий окружающей среды, при которых возможно распознавание за счет использования нескольких модальностей.
• Повышение устойчивости к атакам нарушителей и фальсификациям – сложно подделать сразу несколько биометрических характеристик.

Мультитмодальная система идентификации личности, разработанная ЦРТ, объединила  голосовую и лицевую биометрию. В 2011 году дочерняя компания «ЦРТ-Инновации» стала участником кластера информационных технологий инновационного центра «Сколково», где ведет работу над созданием мультимодальных биометрических систем, применяемых в сфере государственной и корпоративной безопасности, а также телекоммуникаций.

Совмещение голосовой и лицевой биометрии является естественным развитием биометрических технологий из-за широкого распространения соответствующих «бимодальных» устройств: сотовые телефоны, коммуникаторы, цифровые фотокамеры и видеокамеры, ноутбуки. Наличие таких бимодальных устройств значительно упрощает процесс получения биометрических образцов, процесс регистрации личности в биометрической системе, понижает стоимость самой системы и т.д.

Метод идентификации по лицу представляется также одним из наиболее социально-допустимых биометрических методов. Эта технология достаточно легко интегрируется в другие существующие системы, так как фотографии являются основным идентификационным форматом для водительских прав, паспортов и иных удостоверений личности. Фото- или видеосъемка лица не представляется раздражающим процессом, потому что люди привыкли к постоянному присутствию видеокамер в офисах, торговых центрах и других общественных местах. Техника сканирования лица в биометрической индустрии занимает второе место после сканирования отпечатков пальцев

 Коммерческое применение биометрических технологий в системах доступа

Современный человек вынужден помнить пароли от почтовых ящиков, интернет-магазинов, рабочего места (в среднем на каждого обывателя приходится 4 часто используемых символьных пароля, которые время от времени приходится менять, напоминать себе в почту, записывать где-то, снижая при этом надежность доступа к своим аккаунтам). Вход в офис, спортивный клуб, въезд на парковку ограничивается картой/брелком доступа. Это те артефакты и та информация, которые крайне не желательно забыть или потерять.

Система автоматической биометрической аутентификации по голосу заменяет и дополняет традиционные системы доступа по карточкам, секретным словам и паролям в контакт-центрах, электронной и мобильной коммерции, и других отраслях бизнеса, где необходимо общение с клиентом как личное, так и используя каналы связи. Кроме того, система применима в офисах и на рабочих местах с целью снижения риска утечки и ограничения доступа к коммерческой информации.

В ЦРТ разработана система доступа на основе технологии автоматической идентификации личностей по голосу (см. Таблицу 1). Система может служить как самостоятельное решение, так и совместно с другими биометрическими модальностями и традиционными системами доступа.

Уникальность голосовой биометрии состоит в том, что это единственная биометрическая модальность, которая позволяет идентифицировать человека по телефону, что важно, например, при удаленном доступе к различным услугам, при криминалистической идентификации, где единственным доказательством является запись телефонного разговора подозреваемого. Кроме того, голосовая идентификация не требует применения специализированного дорогостоящего оборудования, нужен только микрофон. При этом по уровню надежности голосовая биометрия не уступает, а по некоторым параметрам превосходит другие системы биометрической идентификации.

Таблица 1. Основные технические характеристики системы доступа с использованием голосовой биометрии

Основными сферами приложений биометрической системы доступа являются:

– правоохранительные органы и судебная экспертиза;

– таможенная и иммиграционная службы;

– правительственный и военный сектор;

– финансовый сектор;

– сектор туризма.

Основными областями приложений биометрической системы доступа являются:

– контроль доступа в системах информационной безопасности, особенно в государственных и правительственных учреждениях;

– контроль физического доступа в государственных и правительственных учреждениях;

– системы безопасности (физический и удаленный доступ);

– киоски (ATM и авиабилеты);

– телебанкинг и автоматические call-центры.

Применение технологий биометрической идентификации в системе доступа является важным аспектом для обеспечения безопасности на всех уровнях: в каналах связи, в сети Интернет, при физическом доступе на объекты и в помещения. Биометрические решения оперируют неотъемлемыми характеристиками человека, существенно снижая угрозы мошеннические операций в финансовых организациях, несанкционированный доступ в стратегически важные помещения, организации беспорядков на объектах массового скопления людей.

С развитием возможностей общения с клиентом растут возможности бизнеса, но в равной степени возрастает риск мошенничества со стороны клиента или сотрудников. При сборе базы голосов аферистов и автоматической аутентификации голоса рецидива со стороны недобросовестных клиентов легко пресекается. Например, контакт-центр банка или оператора связи в качестве идентификационной информации используют фамилию, имя, отчество, дату рождения и паспортные данные клиента – информацию, которую можно купить и найти в интернете. Воспользовавшись полученной информацией, любой может навредить клиенту компании — блокировать номер телефона, узнать баланс, подключить дополнительные услуги. Для пресечения подобных действий зачастую используется секретное слово, которое также можно передать другому или узнать незаконно. В то время как использование технологий голосовой биометрии позволит не только определить, что голос не принадлежит клиенту, но и сформировать базу голосов злоумышленников, с целью пресечения повторения аналогичных действий.

Решения на основе голосовой биометрии особенно эффективны при внедрении в организациях с развитой сетью филиалов. Общая база биометрических данных сотрудников и клиентов обеспечивает надежную защиту от действий мошенников, кражи пропусков и паролей, и выполнения операций от чужого имени, вне зависимости от того, обслуживаются ли клиенты в филиале предприятия, по телефону или через интернет.

Перед службой безопасности одного из банков была поставлена задача сокращения фрода (например, снятие денег по подложным документам). Изначально была предложена система аутентификации по лицу, но в силу того, что обработкой документов и снятием образца лица при помощи web-камеры занимались операционисты в банке, величина ошибки в среднем составляла 7%. То есть это были «правильные» люди с «правильными» документами, но их фотография была нечеткой или в базе изначально хранилась некачественная фотография.

Для снижения процента ошибки было предложено совместить системы биометрии по лицу и голосу. Надо отметить, что отдельно голосовая биометрия также давала высокий процент ошибки (5%) за счет наложенных фоновых шумов. При совмещении технологий аутентификации лица и голоса аутентификация системы достигла 100%По материалам издания «Директор по безопасности»