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 LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В России появится юридическое определение дипфейка

Депутат Госдумы Антон Немкин заявил о необходимости закрепить на законодательном уровне понятие дипфейка. Без чёткого определения, по его словам, невозможно эффективно регулировать эту технологию и пресекать её противоправное использование.

Как сообщил депутат в интервью РИА Новости, юридическое определение станет первым шагом к выстраиванию правового регулирования в этой сфере. Впоследствии, считает он, потребуются и дополнительные меры.

В настоящее время, как отметил Немкин, к тем, кто применяет дипфейки в незаконных целях, можно применить лишь статьи, касающиеся распространения заведомо ложной информации. Однако этого недостаточно, и нужны новые законодательные инициативы.

По словам депутата, технология дипфейк уже активно используется мошенниками. «Например, всё чаще фиксируются случаи взлома личных аккаунтов в мессенджерах и рассылки голосовых сообщений или "кружочков" от имени владельца. С помощью ИИ злоумышленники подделывают голос и мимику, создавая реалистичные видео, на которых якобы изображены знакомые люди», — пояснил он.

Такие материалы вызывают доверие у жертв и позволяют мошенникам убеждать людей переводить деньги, брать кредиты или переходить по вредоносным ссылкам. По оценке Немкина, в ближайшие полгода злоумышленники начнут использовать эти инструменты массово.

По мнению экспертов, уже в 2025 году с дипфейк-атаками может столкнуться каждый второй житель России. Мы разбирали наиболее распространённые схемы, которые уже используют злоумышленники или которые представляют наибольший риск в будущем.

Антон Немкин также подчеркнул необходимость развития и популяризации сервисов по выявлению дипфейков, в том числе ориентированных на массового пользователя. Кроме того, по его мнению, как минимум крупные цифровые платформы должны маркировать контент, созданный с помощью нейросетей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru