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.

Роскомнадзор расширил список опальных VPN: под блоком уже 439 сервисов

Российский регулятор продолжает массировать блокировку VPN в национальном сегменте интернета. По состоянию на середину прошлого месяца черный список таких сервисов, формируемый Роскомнадзором, увеличился до 439 позиций.

В октябре перечень VPN, заблокированных из-за невыполнения требования об ограничении доступа к запрещенному в РФ контенту, содержал 258 имен. Таким образом, за три месяца прирост составил 70%.

В конце прошлого года РКН также активизировал блокировку протоколов SOCKS5, VLESS и L2TP, зачастую используемых для обхода регуляторных ограничений.

Вместе с тем спрос россиян на VPN-услуги, как выяснили журналисты, остается стабильным и даже растет. Правда, поиск доступных альтернатив требует все больших усилий.

Опрошенные «Ъ» аналитики отметили кратный и даже более рост аудитории VPN-сервисов, не попавших под блок РКН. В точке обмена трафиком Piterix в конце декабря был зафиксирован резкий рост числа обращений к хостингу ЕС.

В Servicepipe регистрируют значительное увеличение трафика в российских интернет-магазинах, исходящего с зарубежных IP. Одна из возможных причин — постоянно включенные VPN как мера, помогающая юзерам справляться со сбоями мессенджеров в условиях ужесточения регуляторных ограничений.

На днях также стало известно, что в минувшем году в рунете по требованию регулятора было суммарно удалено 1289 тыс. единиц запрещенного контента, в том числе рекламы VPN как о способах обхода действующих блокировок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru