Sistema de identificación biométrico basado en reconocimiento de voz mediante coeficientes cepstrales para detección de spoofing en llamadas telefónicas

Abstract

Los delitos informáticos en los sistemas telemáticos de las empresas perjudican a la sociedad porque ocasionan un clima de incertidumbre en los clientes, quienes tienen la percepción de que el sistema informático encargado de gestionar el servicio o producto a consumir no es tan seguro como para confiar su dinero o hacer transacciones de forma remota. Uno de los delitos informáticos más extendidos es el spoofing, el cual consiste en suplantar la identidad de una persona o una entidad. El objetivo es implementar un sistema de reconocimiento de voz, como una aplicación móvil, para que permita identificar casos de suplantación de voz por spoofing mediante llamadas telefónicas. Para este propósito, se utilizaron los coeficientes cepstrales en la escala de Mel (MFCC) como clasificadores para la limpieza de anomalías en los audios, así como redes neuronales de retro propagación para el sistema de identificación de usuarios que trabaja en conjunto dentro de un aplicativo móvil. En las pruebas realizadas, el sistema propuesto tuvo una tasa de éxito del 83,5 %. Para diseñar las 20 entidades necesarias en el trabajo de investigación, se utilizó un conjunto de 2000 audios. Estos audios se dividieron en grupos de 100, donde cada grupo correspondía a un autor diferente. Es decir, se contó con 100 audios de voz provenientes de cada uno de los 20 autores distintos, lo que permitió crear y probar las entidades del sistema de manera representativa y diversa. Se concluye que el sistema es exitoso en el ámbito de seguridad, ya que tiene una tasa de aceptación óptima y un sistema robusto para los diferentes tipos de spoofing que se ha logrado recopilar en este trabajo de investigación.