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.

HeartlessSoul: новый троян управляется через блокчейн Solana

Специалисты группы киберразведки департамента Threat Intelligence экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT ESC) выявили атаку с использованием вредоносного XLL-файла. В результате заражения на устройства устанавливался зловред класса RAT (Remote Access Trojan).

Подробности кампании PT ESC опубликовала в своём блоге на Хабре. В качестве точки входа злоумышленники использовали фишинг: жертвам рассылались письма с приманками в виде приказов, коммерческих предложений и договоров.

Вредоносный файл мог быть замаскирован под XLL, LNK или установщик в формате MSI.

После запуска любого из этих файлов загружался PowerShell-скрипт, который затем скачивал обфусцированный JavaScript-код объёмом около 5 МБ. Он представлял собой модульный RAT с широким набором функций — от выполнения команд до сбора данных с заражённой системы.

Одной из особенностей кампании стало использование блокчейна Solana для получения альтернативных адресов управляющего сервера. Таким образом злоумышленники обеспечивали устойчивость инфраструктуры и усложняли блокировку C2-узлов.

По оценке PT ESC, за атакой стоит группировка HeartlessSoul. Кампания продолжается с октября 2025 года и затронула организации в разных странах, включая Россию, Молдову, Украину, Мексику, США и Германию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru