⚡️Исследователи Колумбийского университета разработали новый метод противодействия автоматизированному сбору акустической информации через микрофоны смартфонов, голосовых помощников и подключенных устройств в целом.
В реальности с проблемой автоматизированного подслушивания сталкиваются все больше пользователей, все чаще обращая внимание на персонализированную рекламу исходя из упоминаемых в разговорах категориях.
Разработанный алгоритм прогнозирует речь пользователя и генерирует мешающий фоновый шум (шепот) в режиме реального времени, скрывая основной источник звука. При этом громкость шума относительно низкая, что не мешает пользователю и позволяет комфортно разговаривать.
Именно поэтому в своем исследовании ученые сосредоточились на прогностической модели «прогнозирующих атак», согласно которой генерация фонового шума происходит на основе анализа характеристики речи, позволяющих расшифровывать каждое произнесенное слово, предсказывать последующие слова или выражения, генерируя шепот в нужный момент.
Для обучения модели использовались графические процессоры NVIDIA RTX 2080Ti и 100-часовой набор речевых данных. По результатам работ обнаружили, что оптимальное время прогнозирования — 0,5 секунды наперед.
Кроме того, ученые представили несколько реалистичных тестов в помещении, а также результирующий текст, идентифицированный системами распознавания речи в каждом случае.
На данный момент система работает только с английской речью и имеет высокий показатель эффективности: на 80% речь становится неразборчивой для технологии автоматического распознавания речи, независимо от используемого программного обеспечения и положения микрофона.
Борьба за конфиденциальность переходит на новый уровень, производители в борьбе за умы и предпочтения пользователей будут вынуждены корректировать свои методы распознавания.
>>Click here to continue<<
