VALL-E от Microsoft имитирует любой голос по трем секундам аудиопримера

VALL-E от Microsoft имитирует любой голос по трем секундам аудиопримера

VALL-E от Microsoft имитирует любой голос по трем секундам аудиопримера

Microsoft презентовала ИИ-модель, способную преобразовать текст в голос, который ей дали послушать всего 3 секунды. Получается очень похоже на оригинал, к тому же VALL-E (именно так назвали программу) умеет копировать интонации и добавлять естественные шумы. В “широкий прокат” VALL-E не пойдет, пока не придумают антипрограмму, способную распознавать робота.

Исследователи компании анонсировали программу VALL-E, которая синтезирует человеческий голос близко к оригиналу. Название сервиса созвучно известному американскому мультфильму про робота ВАЛЛ-И. Он очищал от мусора заброшенную людьми Землю, потом отправился в космос, вернулся и сумел спасти планету.

Для анализа искусственному интеллекту достаточно всего трехсекундного аудиопримера.

Создатели VALL-E говорят, что придумали программу в помощь приложениям, преобразующим текст в речь, когда нужно отредактировать какой-то отрывок в хорошем качестве. В этом случае программа может сымитировать то, что спикер на самом деле не говорил.

В Microsoft VALL-E называют моделью языка нейронного кода. Она построена на технологии EnCodec, которую корпорация Meta (признана экстремистской и запрещена на территории России) анонсировала в минувшем октябре.

В отличие от других методов преобразования текста в речь, которые обычно используют сигналы, VALL-E генерирует дискретные коды аудиокодеков из текстовых и акустических подсказок. Программа анализирует, как “звучит” человек, разбивает эту информацию на отдельные компоненты (“токены”) и учится на этих данных.

“Чтобы синтезировать речь, VALL-E генерирует соответствующие акустические маркеры, взятые из трехсекундного аудиопримера, а также использует фонетические подсказки, которые мог бы использовать человек, если бы отрывок длился дольше, — говорится в анонсе Microsoft. — Сгенерированные акустические маркеры используются для синтеза окончательной формы сигнала с помощью соответствующего декодера нейронного кодека”.

Microsoft уже натренировала VALL-E на тысячах аудиокниг на английском языке. На странице сервиса можно прослушать трехсекундный образец, оригинал и речь от VALL-E.

Некоторые примеры всё ещё напоминают роботизированный голос, но есть и очень похожие на заданную человеческую речь.

Кроме того, VALL-E способна воспроизводить акустическое окружение. Например, синтезировать речь, как будто она звучит из телефонной трубки.

В Microsoft заявили, что понимают риски VALL-E и не будут делиться кодом с другими, пока не придумают детектор, способный отличать сублимированную речь от настоящей.

“Так как VALL-E может синтезировать речь, сохраняющую идентичность спикера, программа может нести потенциальные риски неправильного использования модели”, — признают создатели. Речь идет о подмене голосовой идентификации или выдаче себя за другого человека.

Риски снизит модель, позволяющая найти отличия и определить, был ли аудиоклип синтезирован VALL-E.

Американские ученые в сентябре предложили выявлять голосовые дипфейки с помощью флюидодинамики. В университете Флориды изучили достижения артикуляционной фонетики и разработали новую технику распознавания дипфейк-аудио — по отсутствию ограничений, влияющих на работу голосового аппарата человека. Созданный детектор способен определить подмену с точностью 92,4%.

Добавим, в ноябре Роскомнадзор заинтересовался разработкой НИУ ИТМО в области распознавания лжи по видеозаписи, а аналитики Сбера внесли Deepfake в одну из самых опасных технологий, способных угрожать кибербезопасности в перспективе ближайших пяти лет.

287 расширений для Chrome с 37 млн шпионили за пользователями

Исследователи безопасности обнаружили 287 расширений для Google Chrome, которые, по их данным, тайно отправляли данные о посещённых пользователями сайтах на сторонние серверы. Суммарно такие расширения были установлены около 37,4 млн раз, что равно примерно 1% мировой аудитории Chrome.

Команда специалистов подошла к проверке не по описаниям в магазине и не по списку разрешений, а по фактическому сетевому поведению.

Для этого исследователи запустили Chrome в контейнере Docker, пропустили весь трафик через MITM-прокси и начали открывать специально подготовленные URL-адреса разной длины. Идея была простой: если расширение «безобидное» — например, меняет тему или управляет вкладками — объём исходящего трафика не должен расти вместе с длиной посещаемого URL.

А вот если расширение передаёт третьей стороне полный адрес страницы или его фрагменты, объём трафика начинает увеличиваться пропорционально размеру URL. Это измеряли с помощью собственной метрики. При определённом коэффициенте расширение считалось однозначно «сливающим» данные, при более низком — отправлялось на дополнительную проверку.

 

Работа оказалась масштабной: на автоматическое сканирование ушло около 930 процессорных дней, в среднем по 10 минут на одно расширение. Подробный отчёт и результаты опубликованы в открытом репозитории на GitHub, хотя авторы намеренно не раскрыли все технические детали, чтобы не облегчать жизнь разработчикам сомнительных аддонов.

Среди получателей данных исследователи называют как крупные аналитические и брокерские экосистемы, так и менее известных игроков. В отчёте фигурируют, в частности, Similarweb, Big Star Labs (которую авторы связывают с Similarweb), Curly Doggo, Offidocs, а также ряд других компаний, включая китайские структуры и небольших брокеров.

Проблема не ограничивается абстрактной «телеметрией». В URL могут содержаться персональные данные, ссылки для сброса паролей, названия внутренних документов, административные пути и другие важные детали, которые могут быть использованы в целевых атаках.

 

Пользователям советуют пересмотреть список установленных расширений и удалить те, которыми они не пользуются или которые им незнакомы. Также стоит обращать внимание на разрешение «Читать и изменять данные на всех посещаемых сайтах» — именно оно открывает путь к перехвату URL.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru