Die Rolle der Sprachbiometrie in Sicherheitssystemen von Unternehmen

17.03.2021

Sprachbiometrie in Sicherheitssystemen von Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) gibt es seit Jahrzehnten. Bis vor kurzem haben wir jedoch nicht von ihren wahren Vorteilen profitiert – mit Chatbots, Voice Bots und vielem mehr ist KI jetzt eine Kraft, mit der man rechnen muss.

Wenn wir an KI-basierte Sprachsysteme denken, fallen uns zuerst die sprachbasierten Assistenten Alexa und Siri ein. Diese Sprachassistenten führen Internetsuchen für uns durch, schalten das Licht ein und aus, spielen Musik bei uns zu Hause und machen das Leben ein wenig einfacher. Spracherkennung ist jedoch nicht identisch mit Sprachbiometrie.

Was ist Spracherkennung?

Spracherkennung konzentriert sich darauf, die Bedeutung dessen zu verstehen, was wir sagen. Deshalb können wir Fragen stellen wie: „Hey, Alexa, wie ist die Wettervorhersage heute?“. In diesem Szenario verstehen intelligente Algorithmen die Frage und suchen dann mithilfe einer Suchmaschine nach einer Antwort (genau wie wir!).

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Aus diesem Grund haben einige Menschen Sprachassistenten bereits fest in ihren Alltag integriert. Daher ist es sinnvoll, sprachbasierte Lösungen mit KI-Unterstützung auch am Arbeitsplatz einzusetzen, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu verbessern.
Laut Gartner werden bis zum nächsten Jahr bis zu 70% der Angestellten mit Konversationsplattformen interagieren. Es ist also zu erwarten, dass sprachbasierte intelligente Systeme immer ausgefeilter werden. In diesem Jahr erwartet Gartner, dass 25% der digitalen Mitarbeiter täglich virtuelle Mitarbeiterassistenten einsetzen. Diese eignen sich besonders gut für alle, die in der „neuen Normalität“ von zu Hause aus arbeiten.

Was ist KI-basierte Sprachbiometrie?

Sprachbiometrie konzentriert sich darauf, wer spricht und nicht unbedingt, was dabei gesagt wird. Im Wesentlichen handelt es sich um ein Werkzeug, das die Identität einer Person feststellt. KI- und ML-Algorithmen untersuchen dazu die einzigartigen Stimmmerkmale des Benutzers und vergleichen sie mit bestehenden Mustern.

Mit der Sprachbiometrie können Sie die nicht-visuellen Eigenschaften einer Person für Sicherheit und Authentifizierung mit einer Genauigkeit von 90% messen. Diese nicht-visuellen Stimmmerkmale umfassen Folgendes:

  • Akzente
  • Betonung
  • Aussprache
  • Sprachgeschwindigkeit
  • Stimmband

Für Sicherheit und Authentifizierung eingesetzte Sprachbiometrie erfolgt in zwei Schritten: In der ersten Phase wird der Sprachausdruck des Benutzers erstellt und in ein leicht lesbares Format konvertiert. In der zweiten Stufe trainieren neuronale Netze kontinuierlich und vergleichen die Sprachabdrücke. Entwickler platzieren die resultierenden Sprachabdrücke in Frames, die frei von externen Faktoren wie Hintergrundgeräuschen sind. Diese sauberen Frames werden dann zu einer Datenbank hinzugefügt, um sie während einer Sicherheits- und Authentifizierungsübung zu vergleichen.

KI-basierte Sprachbiometrie ist eine wachsende Nische in der Unternehmenssicherheit. Genau wie künstliche neuronale Netze lernen, Gesichter zu erkennen, lernen ML-Algorithmen, unsere Gehirnmechanismen nachzuahmen und Sprachdaten zu interpretieren (manchmal zusammen mit Bild und Text verwendet).
Dieses Deep Learning (DL) ist wichtig, da es die Genauigkeit verbessert und sicherstellt, dass nur der beabsichtigte Benutzer kritische Funktionen aktiviert. Darüber hinaus spielt es auch eine wichtige Rolle bei der Betrugsprävention.

Zu den führenden Lösungen für die Sprachbiometrie gehören:

  • ArmorVoxTM
  • B-Secur
  • Daon
  • NICE
  • Nuance Communications
  • Uniphore-Software Systeme
  • Verint-Systems
  • Voicekey

Wie funktioniert KI-basierte Sprachbiometrie bei der Betrugsprävention?

Eine der häufigsten Methoden, die von Bedrohungsakteuren verwendet werden, ist der Identitätswechsel. Zum Beispiel rufen sie eine Bank an, geben sich als Kunde aus und fordern Änderungen von Adressen, Telefonnummern usw. an. Wenn der Kundendienstmitarbeiter keine Authentifizierungsfragen stellt, hat der Betrüger Zugriff auf alle für das Opfer bestimmten Nachrichten.

Von nun an kann der Kriminelle auf vertrauliche Informationen zugreifen, einschließlich der Zahlungen in Echtzeit. Während Banken über Sicherheitsprotokolle verfügen, die auf verdächtige Aktivitäten aufmerksam machen, werden Überweisungen kleiner Geldbeträge von der Bank des Kunden möglicherweise nicht schnell identifiziert und blockiert. Mithilfe der Sprachbiometrie kommen Bedrohungsakteure jedoch gar nicht erst so weit.

Zu den Finanzdienstleistungsinstituten, die Sprachbiometrie bereits zur Authentifizierung im Telebanking nutzen, gehören:

  • Charles Schwab
  • Chase
  • Halifax
  • HSBC
  • Lloyds Bank
  • Wells Fargo

Die Sprachauthentifizierung bedeutet auch eine Reduzierung der Anrufdauer. Da sie nicht dafür bezahlen müssen, dass Kundendienstmitarbeiter wiederholt dieselben Sicherheitsfragen stellen, führt dies zu erheblichen Einsparungen. Weitere Vorteile sind ein verbessertes Kundenerlebnis und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Die Sprachbiometrie-Technologie wurde speziell für Finanzdienstleistungen und Online-Banking entwickelt, die Pandemie hat jedoch weitere neue Einsatzfelder eröffnet. Zum Beispiel ist auch ein großes Interesse an biometrischen Sprachsystemen im Bildungssektor entstanden.
In diesem Szenario kann die Sprachbiometrie zusammen mit anderen Sicherheitsprotokollen angewendet werden, um die Identität eines Schülers zu bestätigen, insbesondere während Online-Prüfungen. In Kombination mit anderen KI-gestützten Sicherheitstools wie der Gesichtserkennung können sprachbasierte KI-Systeme nach akustischen Mustern suchen, diese an das menschliche Erscheinungsbild und Verhalten anpassen, um Benutzer schneller zu authentifizieren, Fehlalarme zu reduzieren und vieles mehr.

Diese Ideen und Konzepte stecken jedoch noch in den Kinderschuhen. Je länger wir aber in der „neuen Normalität“ leben, kann aber erwartet werden, dass sich die sprachbasierte Authentifizierung branchenübergreifend beschleunigt. Mit wachsender Ausreifung dieser intelligenten Algorithmen steigt ihr auch ihr Einfluss auf unsere Gesamtsicherheit.

 

Dieser Artikel wurde am 17.March 2021 von Andrew Zola geschrieben.

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Andrew Zola