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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Количество атак с перебором паролей утроилось

Число атак с перебором паролей (брутфорсом) в России в первом квартале 2025 года выросло почти в три раза по сравнению с концом 2024 года — до 570 тысяч. Такие данные получены на основе анализа ловушек и сенсоров, установленных на различных площадках.

При этом хакеры стали более избирательны: атакуют реже, но настойчивее, с расчётом на шпионаж, шантаж или подрыв работы конкретных организаций.

В общей сложности в первом квартале было зафиксировано около 608 тысяч атак — в 2,6 раза больше, чем кварталом ранее. Основной тип — брутфорс, он составляет 94% всех инцидентов. Остальные — попытки обойти защиту сайтов (Path Traversal), загрузить зловредные компоненты или использовать известные уязвимости (CVE).

Большинство атак по-прежнему шло с IP-адресов США (23%), Китая (16%), России (7%) и Индии (5%). Хотя общее число атакованных организаций сократилось на треть, среднее число атак на одну компанию выросло в 3,3 раза — до 134. Это говорит о смене тактики: хакеры теперь тщательнее выбирают цели и активнее их атакуют.

Наибольшую опасность в начале года представляли стилеры — программы, ворующие данные. Их доля выросла до 35%. Это может быть связано с попытками собрать больше информации о российских компаниях в условиях нестабильной геополитической ситуации.

Также увеличилось количество атак, связанных с APT-группировками (до 27%) и средствами для несанкционированного удалённого доступа к корпоративным системам (18%). Остальные случаи распределились между ботнетами (10%), шифровальщиками (3%), майнерами (3%), загрузчиками зловредов (3%) и фишингом (1%).

В ряде отраслей, таких как промышленность, образование, банковский сектор и ТЭК, зафиксирован рост атак с применением программ-вымогателей. В некоторых случаях — в 2–3 раза. Это говорит о попытках хакеров зарабатывать напрямую, а не только шпионить или дестабилизировать инфраструктуру.

При этом в госорганизациях зафиксировано сокращение числа заражений майнерами — с 27% до 13% — что может свидетельствовать о лучшем контроле за ИТ-инфраструктурой.

Эксперты напоминают: чтобы снизить риски, важно регулярно проверять инфраструктуру на уязвимости, следить за инцидентами, использовать надёжные пароли и двухфакторную аутентификацию, а также обучать сотрудников — ведь именно люди остаются самой уязвимой частью даже в хорошо защищённых системах.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru