Доцент Университета ИТМО, кандидат технических наук Виктория Коржук подчёркивает, что развитие биометрических технологий сегодня напрямую связано с искусственным интеллектом. По её словам, именно нейросети позволяют извлекать устойчивые признаки из изображений и аудиопотоков, формируя компактные цифровые представления личности, которые остаются надёжными даже при изменении освещения, ракурса или фонового шума.
Эксперт объясняет: современные алгоритмы компьютерного зрения и анализа речи научились не просто «видеть» и «слышать», а понимать информативные детали — микроструктуру кожи, особенности мимики, динамику речи, тембр и интонацию. Эти признаки превращаются в математические векторы, благодаря чему система быстро сравнивает их с эталонными профилями. Такой подход обеспечивает высокую точность распознавания при минимальном участии человека и делает биометрические сервисы удобными и безопасными для повседневного использования.
Зачем биометрии искусственный интеллект
По словам Виктории Коржук, искусственный интеллект дал биометрии новый масштаб: от разрозненных экспериментов она перешла к массовым сервисам — от разблокировки смартфона до удалённой идентификации в банках и на госуслугах. Нейросетевые методы помогают существенно снизить число ошибок, адаптируются к новым условиям и быстро учатся на больших массивах данных. В результате растёт не только точность, но и скорость подтверждения личности, что напрямую повышает удобство для пользователей.
Особенно заметен прогресс в мультибиометрии: объединение нескольких каналов — лица, голоса, динамики набора текста, движения губ или радужки — делает систему устойчивее к внешним помехам и попыткам подмены. Дополнительно внедряются методы обучения с учётом приватности: федеративное обучение, защищённые вычисления, дифференциальная приватность. Это позволяет развивать модели без передачи чувствительных данных и при этом поднимать качество распознавания.
Коржук подчёркивает и вклад прикладных исследований: именно задачи биометрии стимулировали скачок в компьютерном зрении, привели к появлению новых архитектур нейросетей, методов нормализации изображений, алгоритмов выравнивания лиц и устойчивых эмбеддингов. Эти наработки затем «перешли» в смежные области — от медицинских диагностических систем до индустрии беспилотного транспорта.
Антиспуфинг и дипфейки: честная гонка, которая ускоряет прогресс
При этом у стремительного роста есть обратная сторона: возможности ИИ стали доступны и злоумышленникам. Синтез лица и голоса, создание фотореалистичных дипфейков — всё это повышает риск атак на простые системы распознавания. Однако, подчёркивает Виктория Коржук, индустрия оперативно отвечает: развивается антиспуфинг, проверяющий «признаки жизни» и подлинность источника сигнала.
Сегодня система может анализировать микродвижения глаз, реакцию зрачка на свет, микровибрации кожи, отражения в роговице, глубину сцены, а также фотоплетизмографию (оценку пульса по едва заметным изменениям цвета кожи в видеопотоке). В голосе проверяются дыхательные паузы, артикуляционные особенности и несинтезируемые микронюансы тембра. Комбинация поведенческих и физиологических индикаторов формирует надёжный барьер, делая попытки подделки экономически и технологически неоправданными.
Отдельное направление — детектирование синтетического контента. Алгоритмы обучаются находить статистические следы генерации: нехарактерные артефакты в текстурах, несоответствия отражений и теней, неверные микросинхронизации аудио и видео. Фактически это новый «тест Тьюринга» для медиа: системе требуется определить, взаимодействует ли она с реальным человеком или с хорошо сгенерированным изображением и голосом.
По мнению Коржук, в этой «гонке вооружений» нет проигравших: каждое усиление атак стимулирует следующий виток защитных технологий. Результат — устойчивые и доступные решения, которые повышают доверие пользователей и открывают путь к безопасным цифровым услугам в финансах, образовании, здравоохранении и логистике. Кроме того, растёт культура кибергигиены: люди внимательно относятся к защите собственных данных, а компании внедряют прозрачные практики безопасности.
Важную роль играет и справедливость алгоритмов. Современные нейросети обучают на сбалансированных датасетах, проверяют качество на разных группах пользователей, проводят независимые аудиты. Это снижает риск предвзятости и обеспечивает одинаково высокую точность для широкой аудитории. Параллельно развивается нормативная база и стандартизация: чёткие правила хранения, обработки и согласия на использование биометрии повышают уровень ответственности всех участников рынка.
Эксперт уверена, что ближайшие годы принесут ещё больше полезных инноваций: появятся компактные модели для работы на периферийных устройствах, возрастёт доля мультиканальных решений, а удобство возрастёт за счёт бесконтактных и мгновенных сценариев идентификации. Пользовательские интерфейсы станут понятнее, а сами сервисы — прозрачнее с точки зрения объяснимости решений ИИ.
Коржук резюмирует: взаимоотношения биометрии и искусственного интеллекта — это живой диалог и добросовестное соперничество идей. Нейросети дают биометрии точность и масштаб, а задачи биометрии толкают вперёд само ядро ИИ. Синергия этих направлений создаёт безопасные и удобные сервисы, которые спокойно встраиваются в повседневную жизнь людей, экономя время и повышая качество цифровых услуг.
Ранее на рынке обсуждались инициативы по стимулированию граждан к сдаче биометрии. Эксперты ожидают, что при грамотном информировании пользователей и строгих гарантиях защиты данных такие меры помогут ускорить внедрение современных и комфортных сервисов, сохраняя высокий уровень приватности и безопасности.
