Teknologi biometrik telah ada di mana-mana di dunia yang serba digital saat ini, merevolusi cara kita mengautentikasi dan memverifikasi identitas dari jarak jauh. Ada berbagai modalitas biometrik yang digunakan organisasi untuk mengonfirmasi identitas penggunanya.
Salah satu opsi yang populer adalah biometrik suara, yang telah mendapatkan daya tarik yang signifikan di sektor perbankan swasta dan manajemen kekayaan. Teknologi ini telah diadopsi untuk membuat autentikasi pelanggan lebih cepat dan aman - prinsip kerja di balik biometrik suara adalah bahwa orang selalu membawa suara mereka, dan bahwa setiap suara harus "milik" satu orang saja.
Namun, teknologi biometrik suara telah menjadi berita utama baru-baru ini - mendapatkan reputasi sebagai di antara "biometrik yang paling mudah untuk dikloning". Teknologi "kloning suara" sintetis khususnya telah menjadi risiko utama, karena alat yang digunakan untuk meniru suara secara realistis semakin hari semakin mudah diakses. Sampel suara sintetis berkualitas tinggi dapat dengan mudah menipu telinga manusiadengan mudah menipu telinga manusia, dengan MIT dan Google melaporkan bahwa satu menit data suara adalah semua yang diperlukan untuk membuat audio berkualitas manusia yang meyakinkan.
Namun, kloning bukanlah satu-satunya kelemahan, karena ada kekhawatiran tambahan dengan jaminan identitas, kinerja, dan aksesibilitas yang dapat diberikan oleh biometrik suara.
Blog ini merupakan bagian pertama dari seri tentang biometrik suara. Seri ini akan merinci kinerja, efektivitas, dan pengembangan teknologi suara sintetis yang dihasilkan oleh AI, serta potensi keamanan yang lebih kuat dengan menggunakan verifikasi wajah biometrik. Dalam artikel ini, kita akan membahas apakah biometrik suara masih berperan dalam transaksi keuangan.
Apa yang dimaksud dengan Biometrik Suara?
Teknologi biometrik suara mengukur penanda fisik dan perilaku dalam ucapan seseorang untuk mengonfirmasi identitas mereka. Teknologi ini bekerja dengan membandingkan fitur-fitur dalam sampel audio yang diberikan (atau umpan audio langsung) dengan "jejak suara" templat yang diperoleh dari rekaman sebelumnya.
Dengan peningkatan dramatis perbankan digitalbiometrik suara telah menjadi bentuk otentikasi yang populer untuk lembaga keuangan. Panggilan layanan pelanggan secara tradisional memainkan peran penting dalam pengalaman perbankan, dan biometrik suara memungkinkan otentikasi pelanggan dalam saluran komunikasi yang sama. Namun, metode ini rentan terhadap kebisingan latar belakang, dapat didengar, dan dapat dipalsukan oleh rekaman atau pemalsuan mendalam (deepfake).
AI generatif telah mempercepat pengembangan teknologi kloning suara, yang dapat menghasilkan suara yang terdengar identik dengan suara asli. Meskipun konsep suara yang disintesis mengancam banyak bidang kehidupan, dalam artikel ini kami secara khusus berfokus pada keampuhan biometrik suara untuk keamanan organisasi (misalnya, mengautentikasi atau memverifikasi identitas dari jarak jauh).
Apa Perbedaan Antara Biometrik Suara dan Modalitas Lain, Seperti Biometrik Wajah?
Setiap modalitas biometrik menggunakan sifat unik yang berbeda - seperti wajah, iris mata, atau sidik jari - untuk mengidentifikasi seseorang, dan keputusan seputar pengadaan teknologi biometrik sering kali didasarkan pada kasus tertentu.
Biometrik suara umumnya tidak digunakan untuk penerimaan pelanggan baru, tetapi untuk mengotentikasi akses layanan pelanggan dengan mengembalikan pelanggan ketika mereka membutuhkan bantuan melalui telepon. Pola bicara mereka dianalisis secara pasif saat mereka berbicara. Sebagai alternatif, biometrik suara dapat digunakan dalam aplikasi perbankan - aplikasi meminta pengguna untuk mengetuk sebuah tombol dan menyebutkan kata sandi untuk mendapatkan akses awal atau akses ke layanan lebih lanjut.
Sebaliknya, teknologi biometrik wajah dapat digunakan untuk proses penerimaan dan autentikasi pengguna yang sedang berjalan. Salah satu pembeda penting untuk verifikasi biometrik wajah adalah bahwa wajah dapat dicocokkan dengan dokumen ID tepercaya yang dikeluarkan pemerintah, sedangkan suara tidak. Biometrik suara tidak dapat mengamankan titik risiko tertinggi dalam perjalanan pengguna: proses penerimaan. Dengan demikian, biometrik suara tidak memberikan pertahanan terhadap jenis penipuan identitas yang paling luas dan merusak, seperti penipuan identitas sintetis. Hal ini membatasi penggunaan teknologi ini karena tidak dapat memberikan jaminan identitas yang diperlukan.
Bahkan untuk kasus penggunaan yang dimaksudkan, keamanan biometrik suara telah berulang kali dirusak. Satu makalah yang meneliti serangan praktis pada sistem autentikasi suara dari University of Waterloo, Kanada, mengembangkan metodologi yang dapat mem-bypass otentikasi suara yang sangat penting bagi keamanan dalam bentuk yang paling ketat dengan tingkat keberhasilan hingga 99%..
Penelitian ini juga menemukan bahwa sistem autentikasi suara cenderung "secara keliru belajar membedakan antara audio palsu dan audio asli berdasarkan isyarat yang mudah diidentifikasi" - dan dengan demikian mudah dipalsukan. Dan meskipun ancaman telah berkembang dan berevolusi dengan cepat, teknologinya tetap sama.
Mengingat otentikasi suara sering digunakan dalam industri yang berisiko tinggi dan bernilai tinggi - termasuk perbankan swasta dan manajemen kekayaan - penggunaan dan ketahanan keamanan biometrik suara harus diperiksa. Teknologi matang lainnya yang dapat membuktikan kepatuhan terhadap tolok ukur kinerja biometrik dan mendemonstrasikan evaluasi dengan standar pemerintah harus diutamakan.
Studi Kasus & Konteks Biometrik Suara
Untuk memahami mengapa efektivitas biometrik suara mendapatkan perhatian penting, mari kita lihat beberapa berita utama tahun ini:
- AI membodohi pengenalan suara yang digunakan untuk memverifikasi identitas oleh Centrelink dan kantor pajak Australia: menunjukkan bagaimana teknologi biometrik suara telah gagal menjaga keamanan individu dalam proyek-proyek besar berskala nasional.
- VALL-E AI baru dari Microsoft dapat mengkloning suara Anda dari klip audio berdurasi tiga detik: menyoroti bagaimana penghalang untuk membuat klon suara yang dihasilkan AI menguap, sehingga memudahkan penipu untuk merusak keamanan biometrik suara.
- Reporter, Joseph Cox, mampu menerobos program Voice ID Lloyds Bank yang berbasis di Inggris untuk mengakses rekening banknya sendiri: Cox menggunakan replika suaranya sendiri yang didukung oleh AI untuk melakukan penipuan. Dia dapat melihat saldo, daftar transaksi, dan transfer terakhirnya.
- Senator AS menulis surat kepada Biro Perlindungan Keuangan Konsumen mendesak tindakan terkait "tata kelola kecerdasan buatan": khususnya mengenai kloning suara dan "penerapannya yang mengkhawatirkan dalam melakukan penipuan keuangan". Ini bukan pertama kalinya - pada bulan Mei, para Senator mengirim surat kepada enam bank terbesar yang menawarkan otentikasi suara menguraikan kekhawatiran bahwa "klip suara yang dihasilkan AI memungkinkan pelaku penipuan membobol akun pelanggan". Kerapuhan biometrik suara telah menarik perhatian pegawai pemerintah dan regulator.
Pada akhirnya, hal ini menimbulkan pertanyaan: apakah organisasi Anda memiliki protokol jaminan identitas yang tangguh? Dapatkah proses keamanan Anda bertahan melawan lanskap ancaman yang terus berkembang dan realitas teknologi kejahatan siber yang semakin canggih?
Untuk membantu, iProov akan merilis temuan, penelitian, perbandingan, dan contoh kasus penggunaan teknologi biometrik suara dalam beberapa bulan ke depan. Kami akan memeriksa bagaimana teknologi ini digunakan, dan menawarkan rekomendasi berdasarkan selera risiko dan tingkat jaminan.
Untuk informasi lebih lanjut tentang berbagai teknologi verifikasi wajah biometrik yang ada di pasaran, berikut pembeda utamanya, baca ebook Demystifying Biometric Face Verification kami di sini.
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang teknologi verifikasi wajah biometrik iProov - atau cara beralih dari biometrik suara ke wajah - Anda dapat hubungi kami atau pesan demo langsung di sini.
Baca selanjutnya: Kekurangan & Kerentanan Biometrik Suara | Apa Alternatifnya?
