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.

Вымогатели Everest заявили о краже 860 Гбайт данных у McDonald’s

В перечне жертв на сайте утечек кибергруппы Everest в даркнете появилось новое имя — McDonald's. Злоумышленники утверждают, что в ходе атаки им удалось выкачать 861 Гбайт данных из сети представительства компании в Индии.

Судя по записи, дедлайн на оплату возврата зашифрованных файлов наступит через два дня. Если выкуп не будет получен в срок, украденная информация (ПДн и внутренние документы), сольют в паблик. 

В подтверждение своих слов вымогатели представили образцы хакерской добычи — персональные данные клиентов и сотрудников McDonald's India, а также скриншоты неких финансовых отчетов. Изучив эти семплы, специалисты Cybernews обнаружили, что информация, скорее всего, достоверна, но в большинстве своем устарела.

 

Тем не менее, ПДн и документация 2017-2019 годов все еще могут быть использованы для фрода и прочих атак с применением методов социальной инженерии. Независимое новостное издание запросило комментарий у McDonald's и ждет отклика.

В прошлом месяце вымогатели Everest заявили о краже 900 Гбайт конфиденциальных данных у Nissan. Официальных разъяснений японского автопроизводителя по этому поводу тоже пока нет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru