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.

ИИ-помощник Claude провел для шпионов 30 атак, несколько — с успехом

Зафиксирован первый случай злоупотребления ИИ для почти полной (на 80-90%) автоматизации шпионских атак на госструктуры и крупные компании. Суммарно с помощью Claude было атаковано около 30 целей; в нескольких случаях взлом завершился успехом.

Инициатором необычной кампании, по данным Anthropic, являлась китайская APT-группа, идентифицируемая как GTG-1002. Мишени для проведения атак ее участники выбирали сами; их интересовали секреты госсектора, ИТ, финансовой сферы и химической промышленности.

Операторы ИИ-дирижера в ходе каждой многоступенчатой атаки вмешивались лишь 4-6 раз — когда надо было принять стратегическое решение по результатам выполнения задач агентскими Claude.

Эти исполнители определяли площадь атаки, сканировали целевую инфраструктуру в поисках уязвимостей, разрабатывали способы их использования и эксплойт-коды, воровали учетки и проверяли их дееспособность, собирали конфиденциальные данные.

Дискретные задачи ставились компонентам ИИ с тщательной формулировкой промптов и без раскрытия контекста, который бы мог выдать недобрые намерения.

 

Обнаружив атаки с использованием ее продукта, Anthropic запустила расследование, определила масштабы вредоносных операций и по итогам заблокировала ассоциированные аккаунты, а также уведомила потенциальных жертв и правоохранительные органы.

К счастью, в новой бочке дегтя присутствовала ложка меда: из-за склонности в галлюцинациям ИИ зачастую выдавал желаемое за действительное: рапортовал об успехах (краже актуальных учеток, обнаружении якобы неизвестных ранее уязвимостей), хотя действительность свидетельствовала об обратном.

Подобные ошибки говорят о том, что интеллектуальные помощники не способны самостоятельно проводить хакерские атаки — по крайней мере, на современном этапе развития ИИ.

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