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 R-Vision SGRC появилась возможность управления операционными рисками

R-Vision сообщила о расширении функциональности системы R-Vision SGRC. В обновлённой версии добавлены новые инструменты для управления рисками информационной безопасности и операционными рисками в целом. Новый функционал ориентирован прежде всего на организации с высокой регуляторной нагрузкой — банки, страховые и другие финансовые компании.

Для них управление рисками напрямую связано с устойчивостью бизнеса и выполнением требований регуляторов. Впервые обновлённую версию продукта представят на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах».

В основе изменений — подход, при котором каждый риск рассматривается как отдельный объект со своим жизненным циклом. Он фиксируется в момент выявления и обрабатывается индивидуально: с собственным воркфлоу, ответственными и сроками.

Такой механизм не зависит от общего цикла периодического пересмотра и позволяет выстраивать непрерывную работу с рисками. Если меняются исходные параметры или статус мероприятий по их снижению, система инициирует переоценку и направляет риск на дополнительный анализ.

При анализе система автоматически дополняет данные бизнес-контекстом, доступным в организации. Например, учитывается ценность актива и его роль в бизнес-процессах. Это реализовано через интеграции со смежными информационными системами и должно помочь более точно оценивать приоритеты.

Для упрощения запуска предусмотрены преднастроенный воркфлоу и типовая методика оценки операционных рисков, разработанная R-Vision. При необходимости её можно адаптировать под требования конкретной компании или создать собственную методику с помощью встроенного конструктора.

По сути, с расширением функциональности R-Vision SGRC выходит за рамки исключительно ИБ-рисков и становится инструментом для комплексного управления рисками на уровне всей организации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru