Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Университетские исследователи разработали методику, позволяющую внешнему наблюдателю с ограниченным обзором узнать, сколько людей в комнате и чем они заняты. Как оказалось, источником информации может стать даже пустая стена, если ты вооружен видеокамерой с высоким разрешением и ИИ-анализатором, умеющим выделять нужный сигнал из шума при еле различимом изменении освещения.

Чтобы доказать такую возможность, в Массачусетском технологическом институте (MIT) провели обучение двух сверточных нейросетей на наборах данных, полученных при проигрывании 20 различных сценариев поведения человека. В итоге исследователям удалось повысить точность прогнозирования до 94%. Результаты работы будут представлены на Международной конференций по машинному зрению (ICCV 2021), которая стартует в понедельник, 11 октября, в режиме онлайн.

«Когда человек ходит по комнате, он частично заслоняет собой свет, и на стенах колышутся легкие, едва различимые тени, — пояснил один из соавторов исследования для Scientific American. — Если одежда яркая, может появиться приглушенный отблеск. Однако эти слабые сигналы обычно тонут в потоке света из основного источника, и при видеонаблюдении этот шум надо как-то убрать, чтобы он не мешал следить за объектом».

Исследователям удалось разделить световой шум и полезную информацию, а также вычленить ложные сигналы — тени от мебели и других неподвижных предметов. При видеосъемке пустых стен комнаты все лишние составляющие отсеивались в реальном времени.

Эксперименты проводились в различных помещениях, с разным числом объектов наблюдения, которые действовали по заданному сценарию, стараясь не попасть в объектив. Отснятые видеоматериалы прогонялись через модель машинного обучения; в итоге система научилась без калибровки уверенно определять количество людей и их активность в любой комнате.

 

При плохом внутреннем освещении или мерцающем свете (такое бывает, когда в комнате включен телевизор) созданная в MIT система работает хуже. К недостаткам можно также отнести тот факт, что для подобного соглядатайства нужна видеокамера с высоким разрешением: обычная цифровая камера создает много фонового шума, а возможности смартфона в этом плане слишком слабы.

Предложенный MIT вариант продвинутой слежки могут по достоинству оценить военные или контрразведка. Исследователи также считают, что их метод можно использовать и в мирных целях — например, для обнаружения пешеходов в местах с плохим обзором (на крытых парковках и автостоянках) или для присмотра за пожилыми людьми, которые могут внезапно почувствовать себя плохо или даже упасть.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Slack сбросил пароли пользователей после раскрытия хешированных данных

Разработчики корпоративного мессенджера Slack сбросили учётные данные около 0,5% пользователей после обнаружения уязвимости, из-за которой раскрывались хешированные пароли при создании или отзыве расшаренных ссылок для приглашения в рабочие пространства.

Напомним, ещё в сентябре 2019 года корпоративный мессенджер хвастался более 12 миллионами активных пользователей ежедневно.

«Если условный пользователь создавал или отзывал ссылки для приглашения, Slack передавал его хешированный пароль другим участникам рабочего пространства», — пишут представители Slack.

Отмечается также, что пароли были хешированы с солью, которая добавляет дополнительный слой безопасности, защищающий учётные данные от атак вида брутфорс. Конкретный алгоритм хеширования Slack пока не раскрывает.

Сама уязвимость, судя по всему, затрагивала всех пользователей, которые создавали или отзывали инвайт-ссылки в период между 17 апреля 2017 года и 17 июля 2022-го. О проблеме сообщил неназванный исследователь в области кибербезопасности.

Стоит отметить, что хешированные пароли не были видны клиентам Slack. Разработчики корпоративного мессенджера уточняют:

«Нет никаких оснований полагать, что посторонние лица получили доступ к паролям в виде простого текста. Тем не менее мы сбросили пароли затронутых пользователей из соображений безопасности».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru