Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

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.

Little Snitch пришёл на Linux на фоне нового интереса к контролю трафика

Знаменитый сетевой инструмент Little Snitch, который много лет ассоциировался только с macOS, теперь добрался и до Linux. Разработчик объясняет это шаг тем, что в мире, где всё больше спорят о доверии к софту, обновлениям и контролю над устройствами, идея открытой и менее централизованной платформы начинает выглядеть для многих заметно привлекательнее.

На этом фоне он решил попробовать пожить с Linux как с основной системой и быстро упёрся в знакомую проблему: без Little Snitch там не хватает удобной, наглядной прозрачности по сетевой активности приложений.

По сути, Little Snitch для Linux делает то, за что его любят на macOS: показывает, какие процессы выходят в Сеть, и позволяет это оперативно ограничивать. Но технически новая версия устроена уже по-другому.

 

Инструмент использует eBPF для работы на уровне ядра, написан на Rust, а интерфейс выполнен в виде веб-приложения. Такой подход позволяет, например, наблюдать за удалённым Linux-сервером с другого устройства, не городя отдельную тяжёлую схему управления.

При этом разработчик отдельно подчёркивает, что это не «абсолютный щит» от всего на свете, а скорее инструмент видимости и контроля.

Часть проекта уже открыта: разработчик вынес в open source, в частности, eBPF-компонент и интерфейс. А вот бэкенд, который отвечает за правила и анализ соединений, пока остаётся закрытым. Это, судя по описанию, сознательное решение: именно там сосредоточена значительная часть накопленной за годы логики Little Snitch.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru