JR∕T 0164-2018 移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范(金融).pdf
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1、ICS 03.060 A11 JR 中 华 人 民 共 和 国 金 融 行 业 标 准 JR/T 01642018 移动金融基于声纹识别的安全应用 技术规范 Technical specifications for voiceprint recognition based security application for mobile finance 2018 - 10 - 09 发布 2018 - 10 - 09 实施 中国人民银行 发 布 JR/T 01642018 I 目 次 前言 . II 1 范围 . 1 2 规范性引用文件 . 1 3 术语和定义 . 1 4 应用概述 . 3 5
2、功能要求 . 4 6 性能要求 . 5 7 安全要求 . 6 参考文献 . 8 JR/T 01642018 II 前 言 本标准依据GB/T 1.12009给出的规则起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本标准由全国金融标准化技术委员会(SAC/TC 180)归口。 本标准主要起草单位:中国建设银行股份有限公司、清华大学、中国工商银行股份有限公司、中国农业银行股份有限公司、中国银行股份有限公司、北京得意音通技术有限责任公司、北京银联金卡科技有限公司、交通银行股份有限公司、中信银行股份有限公司、中国光大银行股份有限公司、华夏银行股份有限公司、中国
3、民生银行股份有限公司、招商银行股份有限公司、兴业银行股份有限公司、广发银行股份有限公司、平安银行股份有限公司、上海浦东发展银行股份有限公司、恒丰银行股份有限公司、浙商银行股份有限公司、渤海银行股份有限公司、中国邮政储蓄银行股份有限公司、中国银联股份有限公司、中国金融电子化公司、北京软件产品质量检测检验中心、中金金融认证中心有限公司、信息产业信息安全测评中心、浙江蚂蚁小微金融服务集团股份有限公司、财付通支付科技有限公司、百度在线网络技术(北京)有限公司、北京京东金融科技控股有限公司、第四范式(北京)技术有限公司、同盾科技(杭州)有限公司、北京眼神智能科技有限公司、科大讯飞股份有限公司。 本标准主
4、要起草人:金磐石、郑方、刘建忠、郭汉利、张晓东、杨杰、邓玉、邓立峰、张玉、许剑锋、廖敏飞、刘芳、刘红波、刘丽娟、许腾、邬晓钧、李蓝天、李通旭、米青山、黄维登、王宁、孙毅、程尧、杨晔萌、肖永明、成舸、倪鸣、陈柳村、王小钢、刘乐、曹慧、渠韶光、孟飞宇、高志民、高强裔、于柳婍、白阳、陈聪、朱京城、陶宏、郭勇、陈海、裴云龙、柯技、陈云峰、吴永飞、陈刚、古伟、虞刚、聂建军、黄艺驰、李金堆、陈桂斌、赖众程、张亮、李健、杨耀勇、张爽、李顺达、臧铖、王晓琳、陈震宇、江黎枫、谭颖、汪之婴、黄梦达、谢荣东、安荔、邬向阳、张明哲、倪又明、张锡铭、王秀君、马洪涛、王飞宇、高峰、陈硌琼、于璐、刘健、王冠华、陈星、落红卫
5、、宋铮、吴永强、张翔、苏振东、耿琦、冯璐、高卓、青飞、王一鹤、曾谁飞、杨春林、马万钟、蒯天祥。 JR/T 01642018 1 移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范 1 范围 本标准规定了移动金融服务场景中基于声纹识别的安全应用的功能要求、 性能要求和安全要求等内容,不包括电话或网络电话(VoIP)中涉及声纹识别的应用场景。 本标准适用于移动金融服务基于声纹识别的设计、开发、检测、应用及风控。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。 凡是注日期的引用文件, 仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 JR/T 0118
6、 金融电子认证规范 GM/T 0021 动态口令密码应用技术规范 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 移动设备标识 mobile device identity 国际移动设备识别码 (IMEI) 、 电子序列号 (ESN) 、 移动设备识别码 (MEID) 、 广告识别符 (IDFA) 、国际移动用户识别码(IMSI)等能唯一标识移动设备的编码。 3.2 声纹 voiceprint 对语音中所蕴含的、能表征和标识说话人的语音特征,以及基于这些特征(参数)所建立的语音模型的总称。 3.3 声纹特征 voiceprint feature 从说话人的语音中所提取出来的、可以表征该说
7、话人语音的个性特征的参数。 注:常用的特征参数包括频谱(spectrum)、倒频谱(cepstrum)、线性预测系数(LPC)、音高(pitch)、声调(tone)、共振峰(formant)、音质(voice quality)、声韵(prosody)、习语(phoneme/word idiolect)等各种层次的信息。 3.4 声纹模型 voiceprint model 对声纹特征进行描述的数学模型。 注:常用的数学模型有:高斯混合模型(Gaussian mixture model),基于通用背景模型的高斯混合模型(Gaussian JR/T 01642018 2 mixture model-
8、universal background model),隐马尔可夫模型(hidden Markov model),人工神经网络(artificial neural network),支持向量机(support vector machine)等。 3.5 声纹模型训练 voiceprint model training 从说话人的有效语音提取声纹特征并根据声纹特征估计其声纹模型的参数的过程。 3.6 声纹识别 voiceprint recognition(VPR) 根据待识别语音的声纹特征识别该段语音所对应的说话人的过程。 注:声纹识别包含声纹确认和声纹辨认,在本标准中涉及的声纹识别特指声纹确认
9、。 3.7 声纹辨认 voiceprint identification 给定一段语音和一组候选说话人的声纹模型,判断该段语音是哪位说话人所说的声纹识别方式。 注:声纹辨认是一个“多选一”的问题。 3.8 声纹确认 voiceprint verification 给定一段只含一名说话人的语音和一个说话人的声纹模型, 判断该段语音是否是该说话人所说的声纹识别方式。 注:该段语音通常也称为“待识别”语音,该说话人通常也称为“宣称的说话人”。声纹确认系统的输出是一个“二值判别”,它的结果只有两种:接受或拒识。 3.9 接受 acceptance 声纹识别系统判定待识别语音是宣称说话人所说。 3.10
10、 拒识 rejection 声纹识别系统判定待识别语音不是宣称说话人所说。 3.11 错误接受 false acceptance 声纹识别系统将非宣称说话人的语音判断为宣称说话人的语音。 3.12 错误接受率 false acceptance rate(FAR) 声纹识别过程中错误接受的数目占测试集合中应被拒绝的测试数目的百分率。 3.13 错误拒绝 false rejection 声纹识别系统将宣称说话人的语音错误地判断为非宣称说话人的语音。 JR/T 01642018 3 3.14 错误拒绝率 false rejection rate(FRR) 声纹识别过程中错误拒绝的数目占测试集合中应被
11、接受的测试数目的百分率。 3.15 动态声纹密码 dynamic voiceprint code 对用户进行身份验证时, 系统基于服务端随机 (或基于服务端安全算法) 产生动态文本, 如数字串、字母串或它们组合的串等。 3.16 录音欺诈 spoofing by replay 在声纹确认过程中,通过播放已经录制好的目标用户的声音尝试通过声纹验证的行为。 3.17 录音拼接欺诈 spoofing by replay of connected speech segments 在声纹确认过程中, 把已经录制好的目标用户录音片段通过软件拼接成待验证语音, 然后播放尝试通过声纹验证的行为。 3.18 有
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