Главная » 2014»Июль»29 » Скачать Разработка и исследование методов и средств голосовой аутентификации с динамически изменяемым множеством ключевых слов. Юрков, бесплатно
04:52
Скачать Разработка и исследование методов и средств голосовой аутентификации с динамически изменяемым множеством ключевых слов. Юрков, бесплатно
Разработка и исследование методов и средств голосовой аутентификации с динамически изменяемым множеством ключевых слов
Диссертация
Автор: Юрков, Павел Юрьевич
Название: Разработка и исследование методов и средств голосовой аутентификации с динамически изменяемым множеством ключевых слов
Справка: Юрков, Павел Юрьевич. Разработка и исследование методов и средств голосовой аутентификации с динамически изменяемым множеством ключевых слов : диссертация кандидата технических наук : 05.13.19, 05.13.17 Таганрог, 2006 167 c. : 61 07-5/1132
Объем: 167 стр.
Информация: Таганрог, 2006
Содержание:
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ АУТЕНТИФИКАЦИИ ПО ГОЛОСУ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ, ЗАТРУДНЯЮЩЕЙ ПРОВЕДЕНИЕ REPLAY-АТАКИ, С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЗМЕНЯЕМОГО МНОЖЕСТВА КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ
11 Классификация существующих биометрических сис1ем распознавания пользователя по голосу
12 Анализ возможных атак злоумышленника на биометрические системы аутентификации
13 Выбор сгруктуры системы аутентификации но юлосу, затрудняющей проведение гер1ау-атаки
14 Определение состава сис1емы биомегрической аутентификации по голосу с использованием изменяемого множества ключевых слов
15 Выводы
2 РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ РЕЧЕВОСПРИЯТИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ ВЕКТОРОВ РЕЧЕВЫХ ПРИЗНАКОВ
21 Обоснование выбора модели представления речевого сигнала
22 Использование непрерывного веивлеч-преобразования для обработки речевых сигналов
23 Разработка модели речевосприяшя на основе вейвлеыфеобразования
24 Разработка метода формирования речевых векторов признаков
25 Выводы
3 РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ФОНЕМ И СЛОВ ДЛЯ ПОДСИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ
31 Разработка метода распознавания фонем для акусшко-фонаического модуля
32 Разработка метода распознавания слов
33 Результаты экспериментов
34 Выводы
4 РАЗРАБОТКА ТЕКСТОНЕЗАВИСИМОЙ ПОДСИСТЕМЫ АУIЕН ГИФИКАЦИИ ДИКТОРА И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАСПОЗНАВАНИЯ
41 Выбор математической модели представления речевою сшнала для подсистемы аутентификации диктора
42 Выбор модели предствления диктора для решения задачи аутентификации диктора
43 Экспериментальные исследования эффективных параметров распознавания для решения задачи аутентификации голоса диктора
44 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИИ
Введение:
Актуальность темы.
Сиаемы автоматической аутентификации и идентификации личносш по биометрическим параметрам в последнее время являю 1ся бурно развивающейся отраслью. Широкое применение данных систем обусловлено тем, что биометрические признаки уникальны для каждого человека и, как считалось до последнего времени, не отчуждаемы от владельца, т.е. в отличие от ключа, смар1-карт, брел ков и пр. их невозможно украсть. Однако широкое применение шких систем влечет за собой повышенный интерес со с троны злоумышленников, направленный на разработку атак по их взлому. Наиболее часю применяемой является гер1ау-атака, суть которой заключается в том, что в сис1ему передаются биометрические признаки, предъявленные ранее. Например, системы, основанные на сканировании отпечатков пальцев, можно обойти, предъявив силиконовый муляж, а для голосовых систем, предъявив магнитофонную запись парольной фразы. Таким образом, разработку систем биометрической аутентификации/идентификации необходимо вести с учетом защиты их от этих атак.
Особое место среди систем биометрической аутентификации занимают системы, основанные на юлосовых биометрических признаках. Досюинсшо их заключается, прежде всего, в том, что для проведения аутентификации не требуется непосредственного контакта пользователя с аппаратурой. Поэтому данные системы применимы там, где использование других методов практически невозможно, например, для предоставления удаленного доступа к базам данных, банковским счетм, вычислительным системам, системам дистанционного обучения по 1елефонным каналам или через Internet.
В настоящее время в области распознавания речи веде1ся интенсивный поиск новых методов описания речевого сигнала в пространстве признаков. Разрабатываются методы, позволяющие наиболее эффективно распознавать речевой сигнал независимо от голоса диктора, с друюй стороны ведется поиск методов, позволяющих выделять индивидуальные особенности говорящего. Кроме того, разрабатываю 1ся новые решающие правила, дающие лучшие результаты, чем используемые в настоящее время. Как правило, основаны они на статистических методах или выполняются на основе аппарата искусственных нейронных сетей.
По мнению автора, перспективной с точки зрения защиты от гер1ау-атак может быть система аутентификации, основанная на предъявлении случайно сформированной последовательности ключевых слов из словаря фиксированного размера. Тогда задачи, решаемые шкой системой, можно разделить на две части. •
Первая - собственно решение задачи голосовой аутентификации, при этом разрабатываемый метод должен быть коптексшо-независимым. Вторая заключается в решении задачи распознавания изолированных слов независимо от голоса диктора. При этом в системе предусматривается возможность смены всех ключевых слов.
Для повышения качества распознавания предлагается pajpa6oiaib систему правил, являющихся комбинацией нейросетевых методов и методов нечеткой логики. Необходимо отметить, что методы нечеткой лотики представляюi собой мощный инструмент распознавания и позволяют формировать решающие правила в наиболее удобной для понимания человеком форме.
Разработке новых методов обработки и распознавания речевых сигналов при аутешификации посвящена данная работа.
Цели и задачи работы.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование методов и средств формирования признаков речевых сигналов, распознавания фонем и слов, предназначенных для построения безопасных систем аутентификации по голосу, а так же определение оптимизированных параметров процедуры аутентификации для понижения уровня равновероятной ошибки.
В соответствии с поставленной целью необходимо решить следующие задачи:
• выработать требования и pa3pa6oiaib структуру системы аутешификации, эффективно решающей задачу распознавания голоса диктора и затрудняющей проведение гер1ау-агаки;
• разработать модель речевосприятия на основе меюдов вейвлет-анализа с целью формирования информативных векторов речевых признаков для решения задачи распознавания изолированных слов независимо oi юлоса диктора;
• разработать метод распознавания фонем, основанный на комбинации нечетких и нейросетевых принципов классификации с использованием информации об акустической классификации звуков для решения задачи распознавания изолированных слов; разработать эталонную модель и метод распознавания изолированных слов, позволяющих выполняв распознавание без процедуры обучения; разработть подсистему тексюнезависимой аутентификации голоса и провести экспериментальные исследования для нахождения ошимизированных параметров векторов биометрических признаков и размеров нейронной сети (НС), позволяющих понизить процент равновероятной ошибки при решении задачи аутентификации.
Объект исследования.
Объектом исследования диссергации являются системы аутентификации по голосу, речевой сигнал и модель представления слова. Исследования проводя 1ся на предмет усовершенствования методов формирования векторов признаков речевою сигнала и эффективною решения задачи распознавания изолированных слов с возможностью быстрой смены словаря с целью построения безопасных сиаем аутентификации и понижения уровня равновероятной ошибки при решении задачи распознавания голоса диктора.
Методы исследования.
В работе использованы основные положения 1еории цифровой обработки сигналов, спектрального анализа, теории цифровой фильтрации и вейвлет-анализа, основы теорий речеобразования и физиологии восприяшя речи человеком, а также методы распознавания образов, а именно, аппарата искусственных нейронных сетей и теории нечеткой логики. При программной реализации системы распознавания использовались методы структурного и объектно-ориентированною про1раммировапия.
Научная новизна работы заключается в сочетании усовершенствованных методов распознавания голоса диктора и разработанных новых методах обработки и распознавания слов, базирующихся на вейвлет-анализе, нейро-нечетком распознавании фонем и методах формирования шаблона эталонного слова без этапа обучения, что в результате позволяет разрабатывать безопасные системы аутентификации, затрудняющие проведение тер1ау-атаки, и понижает процент равновероятной ошибки при решении задачи распознавания голоса диктора.
Основные научные результаты:
1. Выработаны требования и разработана структура системы аутентификации, состоящая из подсистемы текстонезависимой аутентификации голоса и дикторонезависимой подсистемы контроля ключевых слов и затрудняющая проведение гер1ау-атаки.
2. Разработана новая математическая модель системы речевосприятия на основе методов вейвлет-анализа и базирующийся на ней метод формирования векторов речевых признаков. Полученная модель имеег компактное и простое математическое представление, что позволяет быстро перенастраивать ее под требования решаемой задачи. Благодаря объединению вейвлет-функций с функцией компенсации громкоеiи впервые появилась возможность получения модели первичной обработки сигнала в системе речевосприятия в виде единого преобразования. За счет использования нейронных сетей с узким горлом, использующих нелинейные активационные функции, впервые получены компактные векторы признаков, основанные на модели системы речевосприятия, которые сохраняют информацию как о частотных, так и о временных составляющих речевого сигнала, что является более информа1ивным при распознавании по сравнению с традиционными методами.
3. Разработан метод распознавания фонем, основанный на сочетании нейросетевых методов и алгоритмов нечеткого вывода. Разработанный метод обеспечивает более качественное распознавание фонем по сравнению с чисю нейросетевым. При этом благодаря использованию акустической классификации звуков получена возможность разделения множества фонем по дихотомическому принципу, что уменьшает сложность разделяющей гиперплоскости пространства признаков и как следствие повышает точность распознавания; уменьшает размер и время обучения нейронных сетей.
4. Разработаны эталонная модель и меюд распознавания слов, основанные на методах нечеткой логики и нечеткого динамического программирования, которые позволяют выполнять распознавание, минуя процедуру обучения, и как следствие обеспечивают возможность оперативной смены рабочего словаря в системе аутентификации, что затрудняет проведение гер1ау-атаки, г.к. уменьшает имеющееся у злоумышленника время для формирования базы ключевых слов.
5. Экспериментальным путем получены оптимальные параметры векторов биометрических признаков и размеров нейронной сети, позволяющие существенно понизить процент равновероятной ошибки до 1.3% при решении задачи ау1ешификации.
Практическая значимость работы состоит в следующем.
Разрабо1анные методы и программы можно использовав при построении безопасных систем текстонезависимой биометрической аутентификации голоса пользователя различного назначения, например, для предоставления удаленного доступа к ресурсам и услугам по телефонным каналам или Internet
На защиту выносятся следующие результаты:
• требования, предъявляемые к структуре и ре1ламенгу работы систем биометрической аутентификации пользователя по голосу, позволяющие максимально затруднить злоумышленнику возможность проведения гер1ау-атак;
• модель речевосприятия на основе методов вейвлет-анализа и меюд формирования векторов речевых признаков для распознавания фонем, основанный на данной модели;
• пейро-нечеткий метод распознавания фонем;
• методы формирования эталонной модели слова и распознавания изолированных слов, основанные на методах нечеткой jioihkh и нечеткого динамического программирования;
• полученные экспериментальным путем параметры формирования векторов биомегрических признаков и нейронных сетей, позволяющие существенно снизить процент равновероятной ошибки.
Реализация результатов работы.
Материалы диссертационной работы были использованы в следующих работх:
• вх/д НИР №16107 - «Разработка инженерно-технических решений но защше 01 ПСД к аппаратным средствам, программам и данным рабочей станции» использованы методы, алгоришы и программы 1екстонезависимой аутентификации пользователя по голосу;
• в г/б НИР №г.р. 16153 «Разработка и исследование нейросетевых методов распознавания речи как интеллектуальных средств современных образовательных систем, шифр "Фонема"» использованы методы, модели и программы подсистемы контроля ключевых слов;
• меюды и про1раммы текстопезависимой аутентификации пользователя по голосу использованы в лабораюрном стенде по изучению методов и систем биометрической аутентификации курса "Программно-аппаратная защита информации", читаемого на кафедре БИТ.
Использование результатов диссертационной работы подтверждено актами внедрения, которые приводятся в приложениях.
Апробация работы.
Основные научные результаты работы докладывались и обсуждались:
• на Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Компьютерные технологи в инженерной и управленческой деятельности», Таганрог, 1999;
• на втором научно-практическом семинаре "Информационная безопасность - Юг России", Таганрог, 2000;
• на XLVI научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, аспирантов и сотрудников 'ГРТУ, TaiaHpor, 2001;
• на научно-практической конференции "Информационная безопасность", Таганрог, 2001;
• на научно-практической конференции "Информационная безопасность", Таганрог, 2002;
• па X Всероссийская научно-пракшческая конференция «Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы», Москва, 2003;
• па XLIX научно-технической и научно-методической конференции профессорско-преподавательского состава, аспирантов и сотрудников ТРТУ, Таганрог, 2003;
• на V международной конференции "Информационная безопасность", Таганрог, 2003;
• на VI Международной научно-практической конференции "Информационная безопасность", Таганрог, 2004;
• на международной научной конференции "Моделирование устойчивого регионального развития", Пальчик, 2005.
Публикации.
По резулыатам диссертационной работы опубликовано 13 печатных работ из них 7 тезисов докладов и 6 статей; 4 работы опубликованы в журнале "Известия ТРТУ" и 1 в журнале "Нейрокомпьютеры. Разработка, применение", входящих в перечень, рекомендованный ВАК РФ для публикации резулыаюв диссертационных работ.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа содержит введение, 4 раздела и заключение общим объемом 140 страниц. В pa6oie приведены: 1рафический материал в объеме 39 рисунков, 59 формул, 3 таблицы. Библиографический список состоит из 109 наименований.
