Thuật toán bảo vệ trợ lý giọng nói khỏi bị tấn công mạng


Các công ty như Google, Amazon và Apple Siri sẽ quan tâm đến thuật toán giúp tăng tính an toàn khi sử dụng trợ lý giọng nói của họ - Ảnh: Max Pixel
 
Các nhà khoa học Mỹ đã phát triển một thuật toán có khả năng phiên âm một đoạn âm thanh hoàn chỉnh và từng đoạn âm thanh riêng biệt giúp bảo vệ các trợ lý giọng nói không bị tấn công mạng với độ an toàn cao.
Theo ArXiv.org, các lập trình viên Mỹ và Trung Quốc đều đang phát triển trí tuệ nhân tạo, có thể nhận ra tấn công mạng nhằm vào các trợ lý giọng nói. Trợ lý giọng nói ảo, như Google Home và Apple Siri, đều có thể nhận ra trong các lệnh tin nhắn âm thanh mà tai người không thể nghe được.
 
Đầu tháng 5 vừa qua, tại Hội nghị học máy quốc tế (ICLR) ở New Orleans, Mỹ, các nhà khoa học đã trình làng mô hình trí tuệ nhân tạo nhận biết tấn công mạng vào trợ lý giọng nói. Bo Li, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Illinois, Mỹ và các đồng nghiệp của cô đã phát triển một thuật toán phiên âm một đoạn âm thanh hoàn chỉnh và từng đoạn âm thanh riêng biệt.
 
Nếu bản ghi của tệp không trùng với phiên âm mở, chương trình phát ra âm thanh báo động khi bị xâm phạm. Các tác giả đã thử nghiệm mô hình trên 50 cuộc tấn công kết hợp: chỉ có 2% âm thanh lọt qua được hệ thống bảo vệ. Phương pháp này dễ sử dụng và không yêu cầu đào tạo lại mô hình.
 
Các nhà nghiên cứu tin rằng các công ty như Google, Amazon và Apple Siri sẽ quan tâm đến thuật toán giúp tăng tính an toàn khi sử dụng trợ lý của họ.
 
Ngày nay, trí tuệ nhân tạo ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực bảo mật. Có thể nêu ra những thí dụ nổi bật như khi vào trạm kiểm soát bên ngoài đầu tiên và duy nhất tại sân bay Ben-Gurion (Israel), tài xế trên xe có hành khách buộc phải giảm tốc độ xuống gần như bằng không để lọt vào ống kính của máy quay video. Trí tuệ nhân tạo phân tích danh tính của hành khách và đánh giá rủi ro trong trường hợp nguy hiểm, chiếc xe bị nhân viên sân bay bắt giữ.
 
Một ví dụ khác là hệ thống an toàn đường bộ dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển tại Đại học Bar-Ilan, Israel. Mô hình có thể xác định các khu vực nguy hiểm gia tăng trên đường cao tốc và gửi một cảnh sát tuần tra đến đó để ngăn chặn sự cố.
- Ban Truyền thông iSpace -