Հիմնական տանողներ
- Հետազոտողները մշակել են խոսակցությունները խառնելու մեթոդ՝ մեր խոսակցությունները գրավելու համար խարդախ խոսափողներին հաղթելու համար:
- Մեթոդը նշանակալի է, քանի որ այն աշխատում է իրական ժամանակում հոսքային աուդիո և նվազագույն ուսուցմամբ:
- Փորձագետները ողջունում են հետազոտությունը, սակայն կարծում են, որ այն այնքան էլ օգտակար չէ սմարթֆոնի միջին օգտագործողի համար:
Մենք շրջապատված ենք խոսափողներով խելացի սարքերով, բայց ի՞նչ անել, եթե դրանք մեզ գաղտնալսել են:
Մեր խոսակցությունները հետախույզներից պաշտպանելու համար Կոլումբիայի համալսարանի հետազոտողները մշակել են Նյարդային ձայնի քողարկման մեթոդ, որը խաթարում է խոսքի ավտոմատ ճանաչման համակարգերը իրական ժամանակում՝ առանց մարդկանց անհարմարություն պատճառելու:
«[Խելացի ձայնով ակտիվացված սարքերի] ներխուժմամբ մեր կյանք, գաղտնիության գաղափարը սկսում է գոլորշիանալ, քանի որ այս լսողական սարքերը միշտ միացված են և վերահսկում են այն, ինչ ասվում է», - Չարլզ Էվերետ, Կիբեր պաշտպանության տնօրեն, Deep Instinct-ը, Lifewire-ին ասել է էլեկտրոնային փոստով: «Այս հետազոտությունը ուղղակի պատասխան է տվյալ տարածքում հայտնի կամ անհայտ էլեկտրոնային գաղտնալսողներից անհատի ձայնը և խոսակցությունները թաքցնելու կամ քողարկելու անհրաժեշտությանը»:
Խոսում
Հետազոտողները մշակել են մի համակարգ, որը ստեղծում է շշուկով հանգիստ ձայներ, որոնք կարող եք նվագարկել ցանկացած սենյակում, որպեսզի արգելափակեք սրիկա խոսափողներին լրտեսել ձեր խոսակցությունները:
Այն, թե ինչպես է այս տեսակի տեխնոլոգիան հակազդում գաղտնալսմանը, Էվերետին հիշեցնում է աղմուկը չեղարկող ականջակալների մասին:Հետազոտողները ֆոնային աղմուկը չեղարկելու համար շշուկով հանգիստ ձայներ ստեղծելու փոխարեն հեռարձակում են ֆոնային ձայներ, որոնք խախտում են Արհեստական ինտելեկտի (AI) ալգորիթմները, որոնք ձայնային ալիքները մեկնաբանում են հասկանալի աուդիո:
Մարդկանց ձայնը քողարկելու նման մեխանիզմները եզակի չեն, բայց այն, ինչ առանձնացնում է Neural Voice Camouflage-ը մյուս մեթոդներից, այն է, որ այն աշխատում է իրական ժամանակում հոսքային ձայնի վրա:
«Կենդանի խոսքի վրա աշխատելու համար մեր մոտեցումը պետք է կանխատեսի [ճիշտ ձայնագրման ձայնը] ապագայում, որպեսզի դրանք հնարավոր լինի նվագարկել իրական ժամանակում», - նշում են հետազոտողները իրենց աշխատության մեջ: Ներկայումս մեթոդն աշխատում է անգլերենի մեծամասնության համար:
Brand3D-ի գործադիր տնօրեն Հանս Հանսենը Lifewire-ին ասաց, որ հետազոտությունը շատ կարևոր է, քանի որ այն հարձակվում է այսօրվա AI համակարգերի հիմնական թուլության վրա:
Էլփոստի զրույցի ընթացքում Հանսենը բացատրեց, որ ներկայիս խորը ուսուցման AI համակարգերը, ընդհանուր առմամբ, և բնական խոսքի ճանաչումը, մասնավորապես, աշխատում են հազարավոր բանախոսներից հավաքված խոսքի տվյալների միլիոնավոր գրառումների մշակումից հետո:Ի հակադրություն, Նյարդային ձայնի քողարկումն աշխատում է այն բանից հետո, երբ ինքն իրեն պայմանավորում է մուտքային խոսքի ընդամենը երկու վայրկյան:
Անձամբ, եթե ես մտահոգված եմ լսող սարքերով, իմ լուծումը չի լինի մեկ այլ լսողական սարք ավելացնելը, որը փորձում է ֆոնային աղմուկ ստեղծել:
Սխալ ծառ?
Բրայան Չափելը, BeyondTrust-ի անվտանգության գլխավոր ստրատեգը, կարծում է, որ հետազոտությունն ավելի օգտակար է բիզնես օգտատերերի համար, ովքեր վախենում են, որ կարող են հայտնվել վտանգված սարքերի մեջ, որոնք լսում են հիմնաբառեր, որոնք ցույց են տալիս, որ արվում է արժեքավոր տեղեկատվություն:
«Այնտեղ, որտեղ այս տեխնոլոգիան պոտենցիալ ավելի հետաքրքիր կլինի, ավելի ավտորիտար վերահսկողության վիճակում է, որտեղ արհեստական ինտելեկտի վիդեո և ձայնային տպագրության վերլուծությունն օգտագործվում է քաղաքացիների դեմ»,- Lifewire-ին էլփոստով ասաց Ջեյմս Մոդը, BeyondTrust-ի կիբերանվտանգության առաջատար հետազոտող Ջեյմս Մոդը:
Մոդն առաջարկել է, որ ավելի լավ այլընտրանք կլինի գաղտնիության վերահսկման ներդրումն այն մասին, թե ինչպես են տվյալները հավաքվում, պահվում և օգտագործվում այս սարքերի կողմից: Ավելին, Չափելը կարծում է, որ հետազոտողի մեթոդի օգտակարությունը սահմանափակ է, քանի որ այն նախատեսված չէ մարդկանց գաղտնալսումը դադարեցնելու համար:
«Տան համար նկատի ունեցեք, որ գոնե տեսականորեն նման գործիքի օգտագործումը կհանգեցնի Siri-ի, Alexa-ի, Google Home-ի և ցանկացած այլ համակարգի, որն ակտիվանում է խոսակցական գործարկիչ բառով, անտեսելու ձեզ», - ասաց. Chappell.
Բայց փորձագետները կարծում են, որ մեր խելացի սարքերում AI/ML հատուկ տեխնոլոգիաների աճող ներառմամբ, լիովին հնարավոր է, որ այս տեխնոլոգիան մոտ ապագայում հայտնվի մեր հեռախոսների ներսում:
Մոդը մտահոգված է, քանի որ AI տեխնոլոգիաները կարող են արագ սովորել տարբերել աղմուկը իրական ձայնից: Նա կարծում է, որ չնայած համակարգը կարող է ի սկզբանե հաջողակ լինել, այն կարող է արագ վերածվել կատվի և մկնիկի խաղի, քանի որ լսող սարքը սովորում է զտել խցանման ձայները:
Ավելի մտահոգիչ է, որ Մոդը մատնանշեց, որ յուրաքանչյուրն, ով օգտագործում է այն, իրականում կարող է ուշադրություն հրավիրել իր վրա, քանի որ ձայնի ճանաչման խախտումը անսովոր կթվա և կարող է ցույց տալ, որ դուք փորձում եք ինչ-որ բան թաքցնել:
«Անձամբ, եթե ես մտահոգված եմ լսող սարքերով, իմ լուծումը չի լինի մեկ այլ լսողական սարք ավելացնելը, որը ձգտում է ֆոնային աղմուկ ստեղծել», - կիսվել է Մոդը: «Հատկապես, քանի որ դա պարզապես մեծացնում է սարքի կամ հավելվածի կոտրման և ինձ լսելու վտանգը»:
