Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Создана система Lumos для поиска скрытых IoT-устройств, в том числе камер

Команда экспертов разработала систему для поиска спрятанных IoT-устройств в незнакомых местах. Получившая имя Lumos система может работать на смартфонах или ноутбуках, поэтому пригодится, например, постояльцам гостиниц.

Пользователи, которых волнует вопрос конфиденциальности, не могли не отметить рост числа скандалов, связанных с использованием скрытых камер в отелях. Именно такие девайсы, по замыслу создателей Lumos, должна искать их система.

«Lumos визуализирует присутствие скрытых “умных“ устройств с помощью дополненной реальности», — объясняют эксперты.

Если говорить подробнее, новая система работает по принципу сниффера, собирая зашифрованные пакеты, отправленные по беспроводным каналам. Копаясь в этих пакетах, Lumos вычисляет спрятанные от глаз постояльца устройства.

Помимо этого, разработка задействует измерения силы сигнала, доступные в 802.11-пакетах и визуально предоставляет пользователю информацию о предполагаемом местонахождении скрытых IoT-устройств.

 

В системе iOS Lumos использует специальный API для разработчиков — ARKit. Он позволяет задействовать сенсоры, а также графический и центральный процессоры для дополненной реальности.

 

По словам создателей системы, она может вычислять девайсы разных брендов и моделей, для чего ей достаточно всего раз «познакомиться» с устройством.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru