Odolnost biometrické autentizace hlasových asistentů oproti deepfakes
Loading...
Date
Authors
Šandor, Oskar
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
S rozvojom technológie deepfake sa napodobňovanie hlasu cudzích ľudí stalo oveľa jednoduchším. Na napodobnenie hlasu osoby a prípadné oklamanie človeka alebo stroja už nie je potrebné mať profesionálneho imitátora. Útočníkom stačí niekoľko nahrávok hlasu osoby bez ohľadu na obsah, aby vytvorili klon hlasu za pomoci online nástrojov. V takom prípade dokáže útočník vytvoriť syntetické nahrávky s obsahom, ktorý daná osoba možno nikdy nepovedala. Tieto nahrávky sa dajú zneužiť napríklad na neoprávnené používanie hlasových asistentov. Cieľom tejto práce je zistiť, či hlasoví asistenti dokážu rozpoznať tieto nahrávky. Vykonané experimenty ukazujú, že deepfakes vytvorené v priebehu niekoľkých minút dokážu obísť schopnosť hlasových asistentov rozpoznať hovoriaceho a môžu byť použité na uskutočnenie viacerých útokov.
With the rise of deepfake technology, imitating the voice of strangers has become a lot easier. It is no longer necessary to have a professional impersonator to imitate the voice of a person to possibly deceive a human or machine. Attackers only need a few recordings of a person's voice, regardless of the content, to create a voice clone using online or open-source tools. In that case, he or she can create recordings with content that the person may have never said. These recordings can be misused, for example, for unauthorized use of voice-assistant devices. The aim of this work is to determine whether voice assistants can recognize synthetized recordings (deepfakes). Experiments conducted in this thesis show that deepfakes created in a matter of minutes can spoof speaker recognition in voice assistants and can be used to carry out several attacks.
With the rise of deepfake technology, imitating the voice of strangers has become a lot easier. It is no longer necessary to have a professional impersonator to imitate the voice of a person to possibly deceive a human or machine. Attackers only need a few recordings of a person's voice, regardless of the content, to create a voice clone using online or open-source tools. In that case, he or she can create recordings with content that the person may have never said. These recordings can be misused, for example, for unauthorized use of voice-assistant devices. The aim of this work is to determine whether voice assistants can recognize synthetized recordings (deepfakes). Experiments conducted in this thesis show that deepfakes created in a matter of minutes can spoof speaker recognition in voice assistants and can be used to carry out several attacks.
Description
Citation
ŠANDOR, O. Odolnost biometrické autentizace hlasových asistentů oproti deepfakes [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Dr. Ing. Petr Hanáček (předseda)
doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (člen)
Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-14
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení