滑鐵盧大學研發(fā)出高成功率的語音Deepfake軟件，引發(fā)語音認證安全關注

滑鐵盧大學的計算機科學家最近取得了令人矚目的成就，他們成功研發(fā)出一款新型的語音Deepfake軟件，該軟件在欺騙語音認證系統(tǒng)方面的成功率高達99%。這一突破性的技術引發(fā)了對語音認證安全的廣泛關注。

傳統(tǒng)的語音認證系統(tǒng)通常要求用戶在注冊過程中重復特定的短語或句子，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的聲音提取聲紋（語音指紋），并將其保存在服務器上。當用戶嘗試進行身份驗證時，系統(tǒng)會要求用戶說出不同的短語，并將提取的聲音特征與保存的語音指紋進行比較，以判斷是否給予訪問權限。然而，滑鐵盧大學的研究團隊發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的Deepfake軟件在生成音頻時往往會留下明顯的計算機生成特征，從而可能被語音認證系統(tǒng)檢測到。

為了應對這一問題，滑鐵盧大學的計算機安全和隱私博士Andre Kassis領導的團隊開發(fā)了一款新的語音Deepfake軟件，旨在消除生成音頻與真實音頻之間的區(qū)別。他們的程序利用機器學習技術，只需5分鐘的人聲錄音，就能夠模擬出非常接近真實的人聲，且無法被語音認證系統(tǒng)識別出來。

在針對Amazon Connect語音身份驗證系統(tǒng)的測試中，滑鐵盧大學團隊的語音Deepfake軟件表現(xiàn)出令人震驚的通過率。短短4秒內的通過率達到了10%，30秒內的通過率達到了40%。經過連續(xù)6次嘗試后，他們相信成功率可以高達99%。這一成果引發(fā)了對語音認證安全的擔憂，因為現(xiàn)有的語音認證系統(tǒng)在面對這種高度逼真的Deepfake音頻時可能變得容易受到攻擊。

語音認證在現(xiàn)代社會中被廣泛應用于各種場景，包括銀行、電信公司、互聯(lián)網平臺等。這一新型語音Deepfake軟件的出現(xiàn)可能會對這些領域的安全性產生重大影響。為了保護用戶的身份和數(shù)據(jù)安全，有關方面需要密切關注這一技術的發(fā)展，并采取相應的防范措施，例如引入更加先進的聲紋識別算法、多因素身份驗證等。

滑鐵盧大學的研發(fā)成果展示了深度學習技術在語音合成領域的巨大潛力，但同時也提醒人們應警惕技術濫用可能帶來的安全風險。只有在確保技術的可靠性和安全性的基礎上，我們才能更好地利用這些創(chuàng)新技術，推動社會的發(fā)展和進步。