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.

98% российских компаний имеют теневые ИТ-ресурсы и не знают об этом

Большинство проблем с кибербезопасностью у российских компаний скрывается там, где их меньше всего ждут — в теневых ИТ-активах. По данным BI.ZONE CPT, именно на таких «забытых» ресурсах в 2025 году обнаружено 78% всех уязвимостей, выявленных в ходе проверок.

Эксперты изучили ИТ-инфраструктуру более 200 российских организаций и пришли к неутешительному выводу: только 2% компаний действительно знают обо всех своих ИТ-активах.

В остальных случаях в инфраструктуре обнаруживаются домены, сервисы, IP-адреса, устройства и программные компоненты, о которых службы IT и кибербезопасности либо не знают вовсе, либо не контролируют их должным образом.

Речь идёт о так называемом shadow IT — ресурсах, которые появляются в обход корпоративных регламентов или со временем просто «выпадают» из поля зрения. Чаще всего это веб-сервисы и средства удалённого доступа. По данным BI.ZONE DFIR, именно такие теневые ресурсы присутствовали у 70% компаний, пострадавших в 2025 году от атак с шифрованием.

Проблема усугубляется скоростью, с которой злоумышленники начинают использовать новые уязвимости. Как отмечает Павел Загуменнов, руководитель направления EASM в BI.ZONE, до 60% уязвимостей начинают эксплуатироваться уже в первые часы или дни после появления публичных PoC или эксплойтов. Если же уязвимость находится на ресурсе, о котором никто не знает, она может оставаться открытой годами.

В таких условиях теневые ИТ-активы превращаются в удобную точку входа для атакующих. Получив доступ, они могут надолго «затаиться» внутри инфраструктуры. По данным BI.ZONE DFIR, среднее время незаметного присутствия злоумышленников составляет 42 дня, а в отдельных случаях доходило до 181 дня.

За это время атакующие успевают изучить сеть и выбрать наиболее выгодный способ монетизации — от шифрования данных ради выкупа до продажи доступа на теневых площадках.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru