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.

В Google Chrome усложнили кражу cookie — новая защита от угона сессий

Google перевела функцию Device Bound Session Credentials (DBSC) в общую доступность для пользователей Chrome на Windows. Теперь эта защита работает в Chrome 146 и должна заметно осложнить жизнь тем, кто крадёт сессионные cookies, чтобы потом входить в чужие аккаунты без пароля.

Принцип работы DBSC кроется в том, что браузер не просто хранит cookie, а криптографически привязывает сессию к конкретному устройству.

Даже если зловред украдёт cookie из браузера, использовать их на другой машине будет уже гораздо труднее — по сути, они быстро потеряют ценность для атакующего.

Особенно актуально это на фоне популярности так называемых инфостилеров. Такие вредоносные программы собирают с заражённых устройств всё подряд: пароли, данные автозаполнения, токены и, конечно, cookie. Этого бывает достаточно, чтобы злоумышленник зашёл в учётную запись жертвы, даже не зная её пароль. Потом такие данные нередко перепродают другим участникам киберпреступного рынка.

 

DBSC должна ломать именно такой сценарий. На Windows технология опирается на Trusted Platform Module, а на macOS — на Secure Enclave. С их помощью создаётся уникальная пара ключей, причём закрытый ключ не покидает устройство. Когда сайту нужно выдать новую короткоживущую cookie, Chrome должен доказать, что у него есть нужный закрытый ключ. Если ключ не на том устройстве, схема просто не срабатывает.

При этом Google подчёркивает, что технология задумана с упором на конфиденциальность. По данным компании, DBSC не должна превращаться в новый механизм слежки: сайт получает только тот минимум данных, который нужен для подтверждения владения ключом, без передачи постоянных идентификаторов устройства или дополнительных данных аттестации.

Есть и важная оговорка: если устройство не поддерживает безопасное хранение ключей, Chrome не ломает аутентификацию и просто откатывается к обычной схеме работы. То есть пользователи не должны столкнуться с внезапными сбоями входа только потому, что их железо не подходит под новую модель защиты.

Пока публичный запуск ограничен Windows-пользователями Chrome 146, но Google уже подтвердила, что поддержку macOS добавят в одном из следующих релизов. Компания также заявила, что после начала внедрения DBSC уже заметила заметное снижение случаев кражи сессий.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru