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.

Газинформсервис проверил инфраструктуру московского банка на следы взлома

Компания «Газинформсервис» по запросу одного из московских банков проверила ИТ-инфраструктуры кредитной организации на наличие следов компрометации. Речь шла о поиске скрытых угроз — ситуаций, когда атака могла уже произойти, но её последствия остаются незаметными на первый взгляд.

Как рассказал Константин Хитрово, эксперт по кибербезопасности и менеджер по развитию сервисов мониторинга и реагирования GSOC «Газинформсервиса», интерес к таким проверкам растёт на фоне увеличения числа успешных кибератак.

Компании всё чаще хотят убедиться, что в их инфраструктуре не осталось следов взлома: вредоносных программ, скрытых процессов, «закладок» или других артефактов, которые злоумышленники могли оставить после себя.

По его словам, поиск следов компрометации может проводиться как после инцидента, так и без явных признаков атаки — просто для проверки. Задача в этом случае одна: убедиться, что система «чистая» и в ней нет скрытого присутствия злоумышленников.

Эксперт сравнивает ИТ-инфраструктуру с домом, в котором установлен надёжный замок. Даже если дверь выглядит закрытой, всегда остаётся риск, что кто-то мог попасть внутрь через окно и остаться незамеченным. Именно для таких случаев и проводится проверка на следы компрометации.

В рамках обследования специалисты анализируют доступные элементы инфраструктуры: журналы событий, конечные точки, сетевой трафик и память, проверяют наличие вредоносных программ, подозрительных процессов и аномалий в работе систем и приложений. Такой подход позволяет не только выявить возможное присутствие злоумышленников, но и оценить текущее состояние средств защиты и процессов безопасности.

Как отметил Хитрово, в случае с московским банком проверка проводилась в сжатые сроки. Специалисты оперативно проанализировали инфраструктуру, подготовили рекомендации и возможный план действий на случай выявления рисков, а также итоговый отчёт. Основная цель — минимизировать потенциальный ущерб и исключить скрытые угрозы до того, как они смогут быть использованы в реальной атаке.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru