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.

Security Vision вывела на рынок EDR-систему с корреляцией на агенте

Security Vision представила новый продукт для защиты конечных точек — Security Vision EDR. Решение относится к классу Endpoint Detection and Response и предназначено для выявления, анализа и пресечения угроз на рабочих станциях и серверах под управлением Windows и Linux.

Главная особенность новинки — корреляция событий прямо на уровне агента, то есть непосредственно на конечной точке.

Такой подход позволяет фиксировать подозрительную активность и реагировать на неё без постоянной зависимости от центральной инфраструктуры. Проще говоря, часть логики срабатывает на месте, а не после отправки данных куда-то наверх.

В продукт встроены механизмы автоматической блокировки вредоносной активности. При этом предусмотрены и инструменты ручного реагирования, чтобы оператор мог отдельно вмешаться в инцидент и выполнить точечные действия там, где автоматического сценария недостаточно.

В составе Security Vision EDR заявлено более 800 преднастроенных правил корреляции, охватывающих типовые техники атак. Для настройки и доработки правил предусмотрен No-Code редактор — он позволяет адаптировать логику детектирования под конкретную инфраструктуру без программирования.

Отдельно в решении сделан акцент на настройке сенсоров и собираемой телеметрии. Это должно помочь компаниям балансировать между глубиной мониторинга и нагрузкой на систему, что для EDR-сегмента вопрос вполне практический, а не декоративный.

Ещё один важный блок — управление агентской инфраструктурой. В системе есть функции централизованного развёртывания агентов, контроля их доступности и оценки стабильности работы. Эти данные выводятся на дашборды и в отчёты, чтобы было проще следить за покрытием и состоянием всей агентской сети.

Кроме того, в продукт встроен модуль управления активами. Он позволяет сканировать инфраструктуру, инвентаризировать хосты и сервисы, формировать группы активов и классифицировать их по ролям и критичности. Для аналитиков это даёт дополнительный контекст при расследовании: можно быстрее понять, насколько важен затронутый актив и какое место он занимает в инфраструктуре.

Компания также сообщила, что продукт внесён в реестр российского ПО и имеет ряд сертификатов и заключений, включая документы ФСТЭК, ФСБ, Минобороны России и ОАЦ при Президенте Республики Беларусь.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru