佛羅里達州立大學和羅格斯大學科學家的新研究探索了智能設備上語音生物識別技術連續檢測的潛力。
新的紙旨在為語音生物識別技術建立新的安全水平，聲稱該技術尤其是容易通過重播攻擊欺騙。
重播攻擊涉及惡意對手試圖通過使用從真實用戶收集的預錄用語音生物特徵樣本來欺騙語音身份驗證系統。
由研究人員設計的Livices檢測工具被稱為VoiceGesture，旨在在智能手機和智能揚聲器等智能設備上工作。
該解決方案能夠通過利用用戶的唯一關節手勢來區分現場用戶和錄音。他們說一個密碼，以及智能設備的音頻硬件進步。
從技術角度來看，VoiceGesture以多普勒雷達為智能設備上的一對內置揚聲器和麥克風，從而從揚聲器中傳遞高頻聲音，同時還可以在用戶說膠帶時聽到麥克風的反射。
然後提取由用戶的發音手勢引起的多普勒移位，並用於生物識別識別檢測。
根據研究人員的說法，VoiceGesture代表了一個實用的解決方案，因為它不需要任何專門的硬件，而是通過揚聲器和通常在支持語音輸入的智能設備上使用的麥克風來工作。
研究人員在本文的簡介中說：“我們對21個參與者和不同智能設備進行的實驗評估表明，對於文本依賴性和獨立的LIVISICTION的檢測，VoiceGesture的檢測準確性超過99％和98％。”
其他結果表明，語音彈能有抵抗力不同的設備放置，以及低音頻採樣頻率。
該平台還支持各種用途場景（包括智能家居和智能車輛）中智能揚聲器的中等範圍LIVISE檢測。
