Stemmegenkendelses sikkerhedstrusler har gjort betydelige fremskridt og bliver i stigende grad brugt til alt fra adgangskontrol til finansielle transaktioner. Men med denne teknologi følger også alvorlige sikkerhedsrisici. Stemmegenkendelsessystemer er sårbare over for manipulation, og cyberkriminelle bliver stadig mere avancerede i deres metoder til at omgå disse sikkerhedsforanstaltninger.

Falske Stemmeoptagelser og Deepfakes

En af de mest alvorlige trusler er oprettelsen af falske stemmeoptagelser, også kendt som “voice spoofing.” Ved hjælp af avancerede teknikker som deepfake-teknologi kan angribere skabe syntetiske stemmer, der lyder næsten identiske med den rigtige bruger. Disse falske stemmer kan bruges til at narre stemmegenkendelsessystemer, hvilket kan give uautoriseret adgang til alt fra bankkonti til personlige filer.

Angreb på Stemmegenkendelsessystemer

Angribere kan udnytte svagheder i stemmegenkendelsessystemer på flere måder:

1. Replay Attacks: Ved at optage en persons stemme under en legitim interaktion kan en angriber afspille denne optagelse for at få adgang til systemer, der bruger stemmegenkendelse som sikkerhedsforanstaltning.

2. Manipulation af Akustiske Signaler: Nogle angribere forsøger at forstyrre eller ændre de akustiske signaler, der sendes til stemmegenkendelsessoftware, hvilket kan føre til fejlklassificering og utilsigtet godkendelse af uautoriserede personer.

3. Social Engineering: En anden trussel kommer fra social engineering, hvor en angriber overbeviser en bruger om at sige bestemte sætninger, som derefter kan optages og bruges til uautoriseret adgang.

Foranstaltninger til Beskyttelse mod Trusler

For at beskytte mod disse sikkerhedstrusler er det vigtigt at implementere flere lag af sikkerhed, herunder:

• Multifaktorautentifikation (MFA): Kombination af stemmegenkendelse med andre former for autentifikation, såsom biometrisk godkendelse (fingeraftryk, ansigtsgenkendelse) eller engangskoder, kan reducere risikoen for uautoriseret adgang.

• Kontinuerlig Overvågning: Systemer bør være udstyret med algoritmer, der kontinuerligt overvåger for usædvanlige eller mistænkelige mønstre, som kan indikere forsøg på stemmesvindel.

• Tjek af Akustisk Signal. Brug af teknikker, der kan analysere og verificere ægtheden af det akustiske signal, kan hjælpe med at identificere falske stemmeoptagelser.

• Brugeruddannelse. Uddannelse af brugere i at genkende og rapportere mistænkelig adfærd, såsom uventede anmodninger om at indtale sætninger, kan være en vigtig del af et robust forsvar mod stemmegenkendelsestrusler.

Som stemmegenkendelses sikkerhedstrusler bliver mere udbredt, er det afgørende at tage disse sikkerhedstrusler alvorligt. Selvom teknologien tilbyder bekvemmelighed og effektivitet, skal brugerne og virksomhederne være opmærksomme på risikoen. Og de skal implementere passende sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte deres følsomme oplysninger mod at blive kompromitteret.

Med leverandører som blandt andet Acronis, CrowdStrike og KnowBe4 er vores kunder sikret IT-løsninger i topkvalitet. CyberNordic blev stiftet i 2020 med det formål at gøre en forskel for små og mellemstore virksomheder. I dag hjælper vi blandt andet brands som Beauté Pacifique og DEAS Group.