احراز هویت صوتی در تلفن VoIP

با گسترش استفاده از فناوری VoIP در زیرساخت‌های ارتباطی سازمانی، لزوم بهره‌گیری از روش‌های نوین احراز هویت برای مقابله با تهدیدات امنیتی روزافزون احساس می‌شود. تهدیداتی نظیر استراق سمع، جعل تماس (Caller ID Spoofing)، و دسترسی غیرمجاز به سرویس‌ها، امنیت آن را به یکی از دغدغه‌های اصلی معماران شبکه تبدیل کرده است. احراز هویت صوتی، به‌عنوان یکی از شاخه‌های بیومتریک، امکان تأیید هویت کاربران را از طریق ویژگی‌های منحصربه‌فرد صدای آنان فراهم می‌سازد. این مقاله با هدف بررسی معماری، مزایا، چالش‌ها و کاربردهای ماژول احراز هویت صوتی با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های VoIP ارائه شده است.

مفهوم احراز هویت صوتی

احراز هویت صوتی فرایندی است که در آن، صدای فرد به‌عنوان عامل تشخیص هویت مورد استفاده قرار می‌گیرد. صدای انسان دارای ویژگی‌هایی نظیر فرکانس پایه، دامنه، آهنگ گفتار، شدت، ریتم و طنین است که در ترکیب با یکدیگر، الگویی منحصربه‌فرد موسوم به Voiceprint را تشکیل می‌دهند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی، از جمله یادگیری عمیق (Deep Learning)، امکان استخراج دقیق‌تر و تطبیق بهینه این الگوها در در این ماژول فراهم شده است.

روش‌های احراز هویت صوتی

• وابسته به متن (Text-Dependent)
  در این روش، کاربر موظف به بیان عبارتی مشخص (مثلاً یک جمله یا کد از پیش تعیین‌شده) است. سیستم، ویژگی‌های آکوستیکی و گفتاری عبارت مذکور را با نمونه‌ی ثبت‌شده تطبیق می‌دهد. این روش از دقت بالایی برخوردار است اما در برابر حملات بازپخش (Replay Attack) حساسیت بیشتری دارد.
• مستقل از متن (Text-Independent)
  در این روش، تحلیل صدای کاربر صرف‌نظر از محتوای گفتار انجام می‌شود. با اینکه این روش از نظر فنی پیچیده‌تر است، اما قابلیت استفاده در سناریوهای واقعی نظیر تماس‌های آزاد (Free Speech) و مراکز تماس را داراست.
• رویکرد ترکیبی
  ترکیب دو رویکرد فوق، جهت بهره‌مندی از دقت روش وابسته به متن و انعطاف‌پذیری روش مستقل از متن، در بسیاری از سامانه‌های امنیتی پیشنهاد شده است.

نحوه پیاده سازی ماژول احراز هویت صوتی

برای استفاده از این ماژول نیاز به سیستم تلفن ویپ VoIP داریم. سیستم تلفنی ویپ نیاز به یک مرکز تلفن دارد که ما نسخه‌ی رایگان مرکز تلفن رایمند را پیشنهاد می‌کنیم. ماژول احراز هویت صوتی نیز بر روی مرکز تلفن رایمند نصب و راه اندازی می شود.

معماری سیستم احراز هویت صوتی در VoIP

اجزای کلیدی سیستم عبارت‌اند از:

• Voice Capture Module: دریافت و استخراج سیگنال صوتی از مسیر SIP یا RTP
• Feature Extraction Engine: بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی نظیر MFCC، x-vector و CNN برای استخراج ویژگی‌های صوت
• AI-Based Speaker Modeling Unit: مدلسازی هویت کاربران از طریق شبکه‌های عصبی بازگشتی (LSTM)، معماری‌های کانولوشنی (CNN)، یا سیستم‌های ترکیبی مبتنی بر یادگیری عمیق
• Matching & Scoring Engine: محاسبه امتیاز تطبیق با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی مبتنی بر AI
• Decision Module: تعیین نتیجه‌ی نهایی با در نظر گرفتن آستانه‌های حساسیت و اطمینان سیستم

این ماژول با استفاده از هوش مصنوعی قادر است در مواجهه با نویز محیطی، افت کیفیت شبکه یا حتی تلاش برای جعل صوت، با دقت بالا به تحلیل پارامترهای غیرخطی صدا پرداخته و تصمیم‌گیری دقیقی ارائه دهد.

کاربردهای احراز هویت صوتی در VoIP

• مراکز تماس (Contact Centers): تأیید هویت تماس‌گیرنده بدون نیاز به سؤال و پاسخ‌های امنیتی
• مراکز امنیتی
• سیستم خدمات پس از فروش و پشتیبانی
• نرم افزار ها و سیستم پشتیبانی تلفن بانک
• سامانه‌های مبتنی بر IVR یا SIP Proxy: جایگزینی رمز عبور با صدای کاربر
• کنترل دسترسی به کنسول‌های مدیریتی تلفن IP یا تماس API
• استفاده در VoIP-based Banking, CRM, eHealth Systems

مزایا

• توانایی انطباق پویا با الگوهای گفتاری متغیر کاربران
• مقاومت در برابر نویز و اختلالات صوتی
• ارتقای نرخ شناسایی صحیح (True Acceptance Rate) در محیط‌های چالش‌برانگیز
• امکان یادگیری و به‌روزرسانی مستمر الگوهای صوتی از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین

چالش‌ها 
یکی از راهکارهای مقابله با تهدیدات، استفاده از مدل‌های یادگیری تقویتی و الگوریتم‌های تشخیص صدای زنده در ماژول احراز هویت است که می‌تواند رفتار صوتی طبیعی و انسانی را از صدای بازپخش‌شده یا تولیدشده با هوش مصنوعی متمایز کند.

سوالات متداول

برای تحلیل جامع‌تر چالش‌های امنیتی و راهکارهای مقابله با جعل صوت در سیستم‌های VoIP، مطالعه مقاله‌ی “Benchmarking and challenges in security and privacy for voice biometrics” در arXiv توصیه می‌شود.