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.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

ИИ обнаружил невидимый для антивирусов Linux-бэкдор GhostPenguin

Исследователи из Trend Micro сообщили об обнаружении нового скрытного бэкдора для Linux под названием GhostPenguin. На протяжении четырёх месяцев он находился в базе VirusTotal, но ни один антивирус при этом не детектировал файл вредоноса. Обнаружить его удалось только благодаря системе автоматического поиска угроз, использующей алгоритмы ИИ.

Впервые файл загрузили на VirusTotal 7 июля 2025 года. Но классические механизмы анализа не увидели ничего подозрительного.

 

Лишь когда ИИ-пайплайн Trend Micro выделил образец как атипичный, эксперты провели детальное исследование и выяснили, что внутри скрыт полноценный бэкдор.

GhostPenguin написан на C++ и работает как многопоточный инструмент удалённого управления Linux-системой. Вместо привычных TCP-соединений он использует собственный зашифрованный UDP-протокол на базе RC5, что делает коммуникацию менее заметной и затрудняет обнаружение.

 

Отдельные потоки отвечают за регистрацию и передачу данных, благодаря этому GhostPenguin остаётся работоспособным даже в случае зависания отдельных компонентов.

После запуска бэкдор проходит подготовительный цикл:

  • проверяет, не запущен ли он уже, используя PID-файл;
  • инициирует хендшейк с C2-сервером и получает Session ID, который далее служит ключом шифрования;
  • собирает данные о системе (IP-адрес, имя хоста, версию ОС вроде «Ubuntu 24.04.2 LTS», архитектуру) и отправляет их на сервер до получения подтверждения.

Исследование также показало, что GhostPenguin, вероятно, ещё в разработке. В коде нашли отладочные элементы, неиспользуемые функции, тестовые домены и даже опечатки — вроде «ImpPresistence» и «Userame». Похоже, авторы торопились или отлаживали раннюю версию.

Главный вывод Trend Micro: традиционные методы анализа пропустили GhostPenguin полностью, тогда как ИИ-подход позволил заметить аномалию. Этот случай, по словам исследователей, наглядно демонстрирует, насколько сложными становятся современные угрозы и почему стратегия их поиска должна развиваться дальше.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru