Дослідження масштабованості систем біометричної автентифікації на основі ембеддінгів голосу

Мета роботи: дослідження масштабованості системи біометричної автентифікації на основі ембеддінг-моделі TitaNet із використанням косинусної відстані. Зокрема, мета полягає у порівнянні точності автентифікації за різної кількості користувачів для виявлення залежності між розміром бази даних та ефективністю системи. Метод: кількісні та експериментальні методи, зокрема застосування методів машинного навчання для генерації ембеддінгів (модель TitaNet) і статистичного аналізу для оцінки масштабованості системи автентифікації. Результати дослідження: проаналізовано вплив кількості користувачів на ефективність системи біометричної автентифікації на основі ембеддінгів голосу. Дослідження показало, що при невеликій кількості користувачів система демонструє високу стійкість і стабільність роботи. Однак зі збільшенням користувацької бази спостерігається поступове зниження точності, що свідчить про наявність обмежень масштабованості. Ця тенденція вказує на необхідність впровадження додаткових заходів для підтримання ефективності системи в умовах її розширення. Теоретична цінність дослідження: дослідження поглиблює розуміння впливу розміру бази користувачів на ефективність систем біометричної автентифікації, а також демонструє потенціал ембеддінг-моделі TitaNet у цьому контексті. Це може стати основою для подальших розробок у галузі кібербезпеки стосовно методів голосової автентифікації. Практична цінність дослідження: дослідження пропонує рекомендації для розробників, науковців і організацій, які впроваджують системи біометричної автентифікації на основі голосових ембеддінгів. Застосування оптимальних налаштувань порогових значень, тестування альтернативних моделей і збільшення обсягу вхідних даних під час реєстрації користувачів можуть суттєво підвищити ефективність і стійкість таких систем у масштабованих застосуваннях. Цінність дослідження: використано інноваційний підхід до оцінки масштабованості системи біометричної автентифікації шляхом порівняння точності при різній кількості користувачів із застосуванням ембеддінг-моделі TitaNet та косинусної відстані. Це дозволяє виявити потенційні обмеження у продуктивності системи та сформувати рекомендації для покращення її ефективності у масштабованих застосунках. Майбутні дослідження: у подальших дослідженнях планується розширення спектра моделей для генерації ембеддінгів та дослідження альтернативних метрик відстані, спрямованих на підвищення точності та масштабованості системи біометричної автентифікації. Це сприятиме формуванню більш комплексного розуміння впливу вибору моделі та метрики на ефективність автентифікації та вдосконаленню методів забезпечення безпеки. Тип статті: Емпіричне дослідження.