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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru