Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

В Массачусетском технологическом институте создали аналитическую систему обработки видеоданных, позволяющую поддерживать общественный порядок без навязчивой слежки. Продукт, получивший имя Privid, также помогает снизить риски в отношении злоупотреблений и утечки частных данных.

Подобную систему, по словам авторов проекта, можно использовать для мониторинга плотности транспортных и пеших потоков на дорогах, сбора статистики по ношению масок, оценки поведения покупателей в магазинах. К сожалению, в таких случаях приватность объектов наблюдения часто упускается из виду, в лучшем случае лица людей скрываются с помощью мозаики или дополнительного непрозрачного слоя.

Такой метод имеет свои недостатки: выявить соотношение театралов в масках и без, например, становится невозможным, к тому же система может ошибиться и оставить лицо неразмытым. Исследователей из MIT такое положение дел не устроило, поэтому они решили поискать альтернативу, способную гарантировать большую степень конфиденциальности материалам, получаемым с камер видеонаблюдения.

Система Privid построена на принципах дифференциальной приватности — методики, позволяющей собирать и расшаривать статистические данные без раскрытия информации, идентифицирующей личность (PII). Чтобы предотвратить деанонимизацию и утечки, продукт добавляет на выходе случайные данные в видеоматериалы. Этого шума совсем немного — ровно столько, сколько требуется для сохранения анонимности, в противном случае информация станет бесполезной.

Разработчики также предусмотрели дополнительный элемент случайности. Целевое видео разбивается на фрагменты одинаковой длительности, которые обрабатываются по отдельности, без вывода промежуточных результатов, а затем вновь соединяются.

Созданную в стенах MIT систему видеоаналитики можно использовать вместе с вошедшими в обиход глубокими нейросетями. Тестирование Privid на разных наборах данных и в различных сценариях показало точность на уровне 79-99% в сравнении с аналогами, не учитывающими приватность.

Claude AI помог запустить Bartlett Lake на обычной Z790-плате

У Intel Bartlett Lake появился ещё один неожиданный шанс на жизнь вне встраиваемых систем. Энтузиаст с ником kryptonfly сумел загрузить Windows на процессоре Bartlett Lake с 12 P-ядрами на материнской плате Asus Z790-AYW OC Wi-Fi, несмотря на то что официальной поддержки таких чипов у массовых плат на чипсетах 600-й и 700-й серий нет.

Об этом сообщили Tom’s Hardware и другие профильные издания со ссылкой на обсуждение на Overclock.net. Самое интересное в этой истории даже не сам запуск, а то, как он был достигнут.

Модер правил BIOS, много экспериментировал и использовал Claude AI как помощника в процессе модификации прошивки. Сначала ему удалось добиться только POST, а затем пришлось отдельно бороться с проблемой инициализации памяти, которая не давала системе пройти дальше стартового этапа и загрузить Windows.

Чтобы обойти это ограничение, kryptonfly фактически заставил плату думать, что отдельные компоненты Bartlett Lake относятся к поддерживаемым Raptor Lake 13-го и 14-го поколений. Именно это и помогло протолкнуть систему дальше стартового экрана и довести дело до полноценной загрузки Windows.

До идеала, впрочем, ещё далеко. У сборки остаются проблемы: например, процессор по-прежнему не даёт нормально заходить в BIOS, поэтому для изменения настроек приходится менять CPU. Но даже в таком виде результат считают серьёзным шагом вперёд: раньше речь шла только о POST, а теперь — уже о рабочей загрузке системы. Сам модер уже смотрит в сторону адаптации решения для других LGA 1700-плат, включая версии Asus Apex и Encore.

Интерес к Bartlett Lake понятен. Это довольно странная и потому любопытная линейка Intel: топовые чипы вроде Core 9 273QPE / 273PQE предлагают до 12 производительных ядер без E-ядер, с частотами до 5,9 ГГц. Формально эти процессоры рассчитаны не на обычные домашние десктопы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru