РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ГОЛОСОВОЙ АУТЕНТИФИКАЦИИ НА МИКРОКОНТРОЛЛЕРЕ И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДА ЗАЩИТЫ НА ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
DOI:
https://doi.org/10.52167/1609-1817-2023-125-2-223-232Ключевые слова:
мобильный телефон, система управления микроконтроллером, искусственный интеллект, система голосовой аутентификации, машинное обучение и распознавание, методы верификации и тестирования, биометрическая база данных, метод защиты информации, обман и атакаАннотация
В статье прописано создание системы голосовой аутентификации на микроконтроллере Arduino Mega и совершенствование метода защиты информации в искусственном интеллекте. Предлагается совершенствование актуальности и основных проблем информационных и программных методов защиты системы голосовой аутентификации. Также дана реализация метода защиты системы голосовой аутентификации на микроконтроллере на основе искусственного интеллекта и методы ее исследования и решения проблемы. При записи системы голосовой аутентификации на микроконтроллере Arduino Mega использовалась комбинированная плата специального микрофона и модуля V3, различные протоколы UART и электронное оборудование, программная система. В качестве примера приведены способы верификации голосовых интерфейсов и интеллектуальных методов распознавания на мобильных телефонах. В 21 веке рассматривается актуальность и эффективность технологии системы голосовой аутентификации в мобильных телефонах. Даны алгоритмы распознавания и сравнения голоса в искусственном интеллекте и методы верификации голосовых предложений. Для обеспечения информационной защиты систем голосовой аутентификации используются фильтры проверки голосовых сигналов и аппаратные средства и система компьютерного программного обеспечения. В системе передачи-передачи голосовых данных прописаны угрозы взлома и методы предварительной защиты со стороны злоумышленников. В реализации систем голосовой аутентификации на мобильных телефонах разработан алгоритм, выполняемый нейронной сетью системы искусственного интеллекта, который реализует методы тестирования и распознавания голосов, которые определяют, истинны они или ложны, путем сравнения различных наборов голосов. Также упоминаются области применения и эффективность информационной защиты системы голосовой аутентификации, а также цвета уязвимости. В статье изложены методы научного исследования и решения по его практической реализации, анализу проблем и получению результатов.
Библиографические ссылки
[1] Gecha V.Ya., Kanunnikova E.A., Pugach I.Yu. Computational and experimental study of dynamic characteristics of spacecraft // Reliability. -M. - 2008 № 4. - pp. 37-41.
[2] Kanunnikova E.A., Pugach I.Yu. Computational and experimental study of dynamic characteristics of antenna devices of spacecraft // Questions of Electromechanics. Proceedings of NPP VNIIEM. - M.: FSUE "NPP VNIIEM", 2009. - Vol. 109. - pp. 17-20.
[3] Tom Sarafin, Poti Doukas, Lenny Demchak and Mike Browning, “Vibration Testing of Small Satellites”, Rev B, July 2017. [Online]. Available:Instar, http://instarengineering.com/vibration_testing_of_small_satellites.html [Accessed August 15, 2018].
[4] Development and Implementation of Automated UAV Flight Algorithms for Inertial Navigation Systems, Yemelyev, A.K., Moldamurat, K., Seksenbaeva, R.B., SIST 2021 - 2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies, 2021, 9465965.
[5]https://studme.org/200979/informatika/raspoznavanie_rechi.
[6] Low-fidelity design optimization and development of a VTOL swarm UAV with an open-source framework, Sethi, N., Ahlawat, S., Array, 2022, 14, 100183, 2 Delhi Technological University.
[7] Cloud robotics: A software architecture: For heterogeneous large-scale autonomous robots, Miratabzadeh, S.A., Gallardo, N., Gamez, N., ...Rad, P., Jamshidi, M.World Automation Congress Proceedings, 2016, 2016-October, 7583017.
[8] Design and Optimization of Wing Structure for a Fixed-Wing Unmanned Aerial
Vehicle (UAV). Jiawen Yu., Modern Mechanical Engineering > Vol.8 No.4, November 2018. DOI: 10.4236/mme.2018.84017.
[9] Path Planning for Autonomous Mobile Robots: A Review, José Ricardo Sánchez-Ibáñez, Carlos J. Pérez-del-Pulgar and Alfonso García-Cerezo, https://doi.org/10.3390/s21237898.
[10] Teleoperation by Using Nonisomorphic Mechanisms in the Master-Slave Configuration for Speed Control, Shukla, A., Karki, H., Behera, L., Jamshidi, M.M. IEEE Systems Journalthis link is disabled, 2018, 12(2), стр. 1369–1380.
[11] Перспективные методы биометрической аутентификации и идентификации, Авторы: В. М. Колешко Е. А. Воробей П. М. Азизов А. А. Худницкий C. А. Снигирев, Учебное электронное издание, Белорусский национальный технический университет пр-т Независимости, 65, г. Минск, Республика Беларусь.
[12] Feature Fusion Models for Deep Autoencoders: Application to Traffic Flow Prediction, Moussavi-Khalkhali, A., Jamshidi, M.,Applied Artificial Intelligencethis link is disabled, 2019, 33(13), стр. 1179–1198.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Хуралай Молдамурат, Сабыржан Атанов, Роман Таберхан, Айдын Канжекеев, Шынар Мусиралиева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
