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.

В 6 из 10 случаев цифровой агрессор — знакомый человек

Цифровое насилие — это не только мутные анонимы из интернета и токсичные комментарии от людей с аватаркой кота. По данным глобального отчёта «Лаборатории Касперского», почти 60% жертв сталкивались с цифровым насилием со стороны людей из своего окружения.

Чаще всего агрессорами оказывались друзья — на них пришлось 15% случаев. Дальше идут нынешние партнёры — 10%, коллеги — 8%, члены семьи — 7% и бывшие партнёры — 6%.

То есть проблема часто сидит не где-то «в интернете вообще», а в переписках, семейных чатах, отношениях, работе и других местах, где вроде бы должно быть безопаснее.

Отдельно исследователи отмечают неприятную закономерность: люди, которые сталкивались с цифровым насилием со стороны друзей, партнёров или родственников, чаще признавались, что сами допускали похожее поведение по отношению к близким.

Это может говорить о том, что цифровая агрессия иногда превращается в привычный стиль общения: контроль, давление, слежка, обиды и месть переезжают в смартфон и становятся частью повседневности.

В Нижегородском женском кризисном центре отмечают, что цифровое насилие нередко используется как инструмент контроля, преследования и психологического давления со стороны близких людей. По данным центра, 72% обращений связаны с насилием со стороны супруга или партнёра, ещё 10% — со стороны родителей или родственников.

Поколенческий разрыв тоже заметен. Среди зумеров 81% знают термин «цифровое насилие», а почти 60% заявили, что за последний год сталкивались хотя бы с одной его формой. Среди беби-бумеров термин знаком 64% респондентов.

Женщины чаще говорят о чувстве уязвимости в цифровой среде. Небезопасно в интернете себя чувствуют 62,5% респонденток против 54% мужчин.

Психологи подчёркивают: когда агрессором становится знакомый человек, вред ощущается сильнее. К страху и потере контроля добавляется предательство, особенно если речь идёт о партнёре, друге, бывшем партнёре или коллеге. А технологии превращаются в инструмент кибермести: доступ к аккаунтам, переписки, фотографии, геолокация и старые пароли внезапно становятся оружием.

С точки зрения кибербезопасности эта история тоже сложнее обычной атаки. Угроза может идти не от неизвестного хакера, а от человека, у которого когда-то был доступ к устройству, аккаунту, семейной подписке, общему облаку или паролю на всякий случай.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru