ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

ИИ помог ученым извлечь звук из фото и немого видео

Метод, разработанный университетскими исследователями, позволяет получать аудиоданные из фотографий и видео, снятого с выключенным микрофоном. Созданный учеными ИИ-инструмент способен даже определить пол комментатора, созерцавшего фотосессию.

Концепция, нареченная Side Eye, предполагает использование стабилизатора изображения и механизма скользящего затвора, присутствующих во встроенных камерах многих современных телефонов. Созданный в ходе исследования инструмент использует средства машинного обучения, и его можно натренировать на аудиозаписях с тем, чтобы он научился распознавать часто употребляемые слова — например, «да» и «нет».

«Представьте себе, что кто-то снимает для TikTok видео, отключив звук, чтобы наложить музыку, — говорит профессор Кевин Фу (Kevin Fu) из Северо-Восточного университета в Бостоне. — А вдруг кому-нибудь захочется узнать, что сказал герой ролика? Вспомнил детский стишок про арбуз или выдал свой пароль? И о чем это шушукаются за его спиной? Все это можно выяснить».

Оказалось, что разговор рядом с объективом камеры вызывает слабые вибрации в стабилизаторе, компенсирующем дрожание рук при съемке. Угол света при этом почти незаметно изменяется.

Извлечь звуковую частоту из этих микровибраций трудно, однако задачу исследователям облегчил эффект скользящего затвора — когда сканирование пикселей происходит построчно, за сотни тысяч прогонов для каждого изображения. Это открывает возможность для детализации изменений, вызванных речью фотографа, его модели или наблюдателя.

По словам исследователей, Side Eye исправно работает даже с материалами, отснятыми при плохом освещении. Не смущают его и неудачные снимки вроде потолка во весь кадр, однако чем больше отображаемой информации, тем лучше.

На выходе вначале получались приглушенные звуки, похожие на человеческую речь. После обучения Side Eye начал извлекать больше полезной информации и стал узнавать людей по голосу — в тех случаях, когда образцы присутствовали в тренировочных наборах данных.

С точки зрения кибербезопасности подобные инструменты составляют потенциальную угрозу, однако их также можно использовать в криминалистике для получения цифровых свидетельств. Так, например, обработанная по методу Side Eye запись с камеры видеонаблюдения сможет подтвердить или опровергнуть алиби подозреваемого в совершении преступления.

ИнфоТеКС представила квантовый генератор случайных чисел ViPNet QRNG

Компания «ИнфоТеКС» сообщила о расширении линейки квантовых криптографических систем ViPNet QCS. В неё вошёл новый продукт — ViPNet QRNG, квантовый генератор случайных чисел. Это устройство создаёт случайные последовательности не за счёт программных алгоритмов и не на базе обычных шумовых процессов, а с опорой на квантовые явления.

Именно это и считается его ключевой особенностью: такая генерация должна быть не псевдослучайной, а физически непредсказуемой.

Подобные последовательности нужны в самых разных задачах. В первую очередь — в криптографии, где случайные числа используются при создании секретных ключей для симметричных и асимметричных алгоритмов. Но область применения этим не ограничивается: такие решения могут использоваться и в исследовательских проектах, и в финансовой сфере, и в некоторых сценариях, связанных с ИИ.

Сам генератор выполнен в формфакторе M.2, то есть его можно встраивать в программно-аппаратные комплексы. По замыслу разработчика, устройство может применяться как альтернатива и программным генераторам случайных чисел, и более привычным аппаратным решениям, которые опираются на шумовые процессы.

В основе работы ViPNet QRNG лежит детектирование квазиоднофотонного излучения светодиода с последующей математической обработкой полученного сигнала. Источником такого излучения выступает полупроводниковый светодиод, работающий в непрерывном режиме. Это, как утверждает компания, позволяет повысить интенсивность поступления фотонов на детектор. При этом сам путь от источника излучения к фотодетектору сделан максимально коротким.

В компании отмечают, что при разработке устройства особое внимание уделялось не только самой генерации случайности, но и вопросам воспроизводимости характеристик и проверяемости качества получаемых последовательностей. Это важный момент: в криптографии мало просто заявить, что числа случайны, — нужно ещё подтвердить, что источник энтропии действительно даёт надёжный результат.

По словам представителей «ИнфоТеКС», новый генератор уже используется в некоторых продуктах ViPNet. Также предполагается, что его можно будет интегрировать и в решения других производителей СКЗИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru