Redes de aprendizado profundo e seleção de características para detecção de fraudes em sistemas de autenticação biométrica por voz

Resumo

Sistemas de autenticação baseados em voz têm sido cada vez mais utilizados devido à sua simplicidade em relação aos equipamentos necessários e à sua versatilidade, uma vez que qualquer smartphone pode ser usado para autenticar remotamente um indivíduo. Entretanto, esse tipo de sistema é vulnerável aos ataques de falsificação, tendo em vista que um impostor pode utilizar uma voz gravada para ser devidamente autenticado como usuário autêntico, o que é conhecido como replay attack. Notavelmente, diversas pesquisas têm sido realizadas a fim de amenizar o problema e, desse modo, aumentar o grau de confiabilidade dos sistemas de autenticação biométrica por voz. Assim, o objetivo deste projeto é o de aprimorar técnicas baseadas em aprendizado profundo e extração de características para desenvolver soluções que contornem as fraudes do tipo replay attack. A base de dados do ASVspoof, que tem sido utilizada como baseline no referido desafio internacional de detecção de fraudes em autenticação biométrica de locutores, servirá de base para avaliação da metodologia proposta. Particularmente, a intenção é a de participar da próxima edição do evento, a qual está prevista para 2023, apresentando os resultados da pesquisa. Complementarmente, pretende-se confeccionar uma biblioteca em linguagens Python e C/C++, implementando o material desenvolvido de modo escalável tanto para o meio acadêmico quanto para o meio empresarial. Finalmente, os resultados obtidos deverão ser divulgados em periódicos e eventos internacionais de reconhecida excelência.