[es] La seguridad es una demanda inherente a la condición humana sobre cualquiera de nuestros actos, pertenencias y nosotros mismos, en definitiva. La información, y su repercusión sobre nuestra propia integridad, tampoco está excluida de dicha demanda y los investigadores hemos de integrar el concepto de SEGURIDAD en el desarrollo de cada uno de los proyectos que abordamos. En este campo podemos diferenciar dos ámbitos principales, la seguridad física y la seguridad de la información. La seguridad física es una estrategia para proteger las instalaciones, los activos, los recursos y las personas de los incidentes o acciones que pueden causar pérdidas o daños a estas entidades. La seguridad de la información, es una estrategia para proteger la integridad y privacidad del contenido con seguridad digital. A día de hoy la forma de identificación más común es el uso de contraseñas, llaves, tarjetas… Una pega de estos métodos es que pueden ser robados u olvidados. Por otro lado, encontramos herramientas como la biometría, una práctica más nueva, que se está utilizando para implementar seguridad tanto física como de información. En comparación con los métodos tradicionales de contraseñas, llaves y similares, la biometría es una posesión que siempre se posee y ahí reside su principal ventaja. En la seguridad biométrica es común el uso de la huella dactilar, estructura facial, el iris o la voz. En lo que a esta última se refiere, la biometría de la voz, es la ciencia de utilizar la voz de una persona como una característica biológica de identificación única para autenticarla. También conocida como verificación de voz o reconocimiento de hablante, la biometría de voz permite un acceso rápido, no intrusivo y seguro para una variedad de casos de uso, desde call centers, aplicaciones móviles o aplicaciones en línea, hasta chatbots, dispositivos IoT (Internet of Things) y de acceso físico. Si existe la necesidad de implementar sistemas de seguridad es por la existencia, a su vez, de un riesgo cierto; hay algo o alguien de quien protegerse. En el caso de la biometría de voz, son los denominados ataques spoofing o de suplantación de identidad los que constituyen una gran amenaza para la seguridad. De cara a hacer frente a estos ataques, diversos estudios e instituciones tienden a implementar módulos de detección de habla sintética (SSD). El funcionamiento de esta tecnología se basa en un clasificador que dispone de dos modelos diferentes, uno de habla humana y otro de habla sintética. Cuando un usuario trata de verificarse frente al sistema, la señal se compara con ambos modelos y, si la diferencia de similitudes supera un umbral, se acepta como humana, en caso contrario se rechaza clasificándola como sintética. Durante el desarrollo de esta tecnología, los sistemas deben ser entrenados y para ello se utiliza una gran cantidad de grabaciones de voz, que servirán para crear los modelos mencionados antes. A lo largo de este Trabajo de Fin de Grado se estudia la utilización de bases de datos por parte de estos sistemas para la detección de ataques mediante spoofing. Para llevar a cabo esta tarea se hace uso de un SSD basado tanto en parámetros espectrales MFCC como los parámetros de la fase armónica, RPS. Asimismo, se realizan pruebas con redes neuronales con el objetivo último de obtener resultados con menor probabilidad de error. Se hace uso de las denominadas redes neuronales DNN (Deep Neural Networks) para la mejora de la tarea de clasificación.

[eu] Segurtasuna giza izaerari datxekion eskaria da, gure egintza, ondasun eta, azken batean, geure buruaren gainekoa. Informazioa eta horrek gure osotasunean duen eragina ere ez daude eskari horretatik kanpo, eta ikertzaileok segurtasunaren kontzeptua txertatu behar dugu lantzen dugun proiektu bakoitzaren garapenean. Eremu honetan, bi eremu nagusi bereiz ditzakegu: segurtasun fisikoa eta informazioaren segurtasuna. Segurtasun fisikoa estrategia bat da instalazioak, aktiboak, baliabideak eta pertsonak erakunde horiei galerak edo kalteak eragin diezazkieketen intzidenteetatik edo ekintzetatik babesteko. Informazioaren segurtasuna berriz, edukiaren osotasuna eta pribatutasuna segurtasun digitalarekin babesteko estrategia bat da. Gaur egun, identifikatzeko modurik ohikoena pasahitzak, giltzak eta txartelak erabiltzea da. Metodo horien alde txarra , lapurtu edo ahaztu egin daitezkeela da. Bestalde, biometria bezalako tresnak aurkitzen ditugu, praktika berriago bat, segurtasun fisikoa zein informaziokoa ezartzeko erabiltzen dena. Pasahitz, giltza eta antzekoen metodo tradizionalen aldean, biometria beti edukitzen den edukitza da, eta hor datza bere abantaila nagusia. Segurtasun biometrikoan ohikoa da hatz-marka, aurpegi-egitura, irisa edo ahotsa erabiltzea. Azken horri dagokionez, ahotsaren biometria pertsona baten ahotsa identifikatzeko ezaugarri biologiko bakar gisa erabiltzeko zientzia da. Ahots-egiaztapen edo hiztun-aintzatespen gisa ere ezagutzen da, eta ahots-biometriak sarbide azkarra, ez intrusiboa eta segurua ahalbidetzen du erabilera-kasu anitzetarako: call center-ak, aplikazio mugikorrak edo lineako aplikazioak, chatbotak, IoT gailuak (Internet of Things) eta sarbide fisikokoak. Segurtasun-sistemak inplementatzeko beharra, aldi berean, arrisku ziurra dagoela esan nahi du, hau da, bada babesteko zerbait edo norbait. Ahots-biometriaren kasuan, spoofing edo nortasuna ordezteko erasoak dira segurtasunerako mehatxu handiak. Eraso horiei aurre egiteko, hainbat azterlan eta erakundek hizkera sintetikoa hautemateko moduluak (SSD) inplementatzeko joera dute. Teknologia honen funtzionamendua bi eredu desberdin dituen sailkatzaile batean oinarritzen da, bata giza hizkerakoa eta bestea hizkuntza sintetikokoa. Erabiltzaile bat sistemaren aurrean bere burua egiaztatzen saiatzen denean, seinalea bi ereduekin alderatzen da eta, antzekotasun-aldeak atalase bat gainditzen badu, gizakitzat hartzen da; bestela, baztertu egiten da, sintetikotzat sailkatuz. Teknologia hori garatzeko prozesuan, sistemak entrenatu egin behar dira, eta, horretarako, ahots-grabazio ugari erabiltzen dira, lehen aipatutako ereduak sortzeko. Gradu Amaierako Lan honetan, datu baseen erabilera aztertzen da sistema hauek spoofing bidezko erasoak detektatzeko atazan. Zeregin hau Aurrera eramateko, SSD bat erabiltzen da, MFCC parametro espektraletan eta fase harmonikoaren parametroetan (RPS) oinarrituta. Halaber, probak egiten dira sare neuronalekin, errore-probabilitate txikiagoko emaitzak lortzeko azken helburuarekin. DNN (Deep Neural Networks) sare neuronalak erabiltzen dira sailkapen-lana hobetzeko.