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.

Минюст предложил криминализировать нелегальный майнинг

Минюст разместил на портале проектов нормативных актов законопроект, предусматривающий введение уголовной ответственности за нелегальный майнинг криптовалюты, а также за незаконную деятельность операторов майнинговой инфраструктуры.

Документ опубликован для общественного обсуждения и содержит поправки в Уголовный и Уголовно-процессуальный кодексы РФ.

Согласно проекту, в Уголовный кодекс предлагается добавить часть 6 в статью 171. В ней преступлением признаётся «осуществление майнинга цифровой валюты лицом, не включённым в реестр лиц, осуществляющих майнинг цифровой валюты, если такое включение является обязательным, либо оказание услуг оператора майнинговой инфраструктуры без включения в реестр операторов майнинговой инфраструктуры — при условии, что эти деяния причинили крупный ущерб гражданам, организациям или государству либо были сопряжены с извлечением дохода в крупном размере».

За такие действия предлагается наказывать штрафом до 1,5 млн рублей либо исправительными работами сроком до двух лет. При наличии отягчающих обстоятельств — крупного ущерба, значительного незаконного дохода или совершения преступления в составе организованной группы — штраф может увеличиться до 2,5 млн рублей. Также предусмотрены принудительные работы на срок до пяти лет или лишение свободы на тот же срок.

Отдельно отмечается проблема нелегального майнинга с использованием чужих устройств, когда добыча криптовалюты ведётся с помощью внедрённых на компьютеры пользователей вредоносных программ. В последние годы, как отмечают специалисты, майнинговые ботнеты начали создавать и на базе устройств «умного дома», объединяя их в распределённые сети.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru