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.

Сбой в сети Microsoft: домен example.com годами вёл трафик в Японию

Microsoft на днях устранила довольно странную аномалию в собственной сети. Выяснилось, что внутри инфраструктуры Microsoft, включая Azure, часть трафика, предназначенного для example.com, уходила на серверы японской компании Sumitomo Electric, производителя кабельной продукции.

И это при том, что example.com — служебный домен, специально зарезервированный стандартом RFC2606 для тестирования и документации. Он не должен «принадлежать» никому и уж точно не должен использоваться для реальной маршрутизации.

Аномалию заметили исследователи, прогнав обычные тесты с помощью cURL и автоконфигурации Outlook. В ответ на попытку настроить почтовый ящик вроде test@example.com служба autodiscover Microsoft неожиданно предлагала IMAP- и SMTP-серверы вида imapgms.jnet.sei.co.jp и smtpgms.jnet.sei.co.jp. Проще говоря, тестовые учётные данные могли улетать на поддомены Sumitomo Electric — просто потому, что Outlook «так решил».

 

 

По словам исследователя Майкла Таггарта из UCLA Health, больше всего это похоже на банальную ошибку конфигурации. Но с неприятным побочным эффектом: любой, кто настраивал тестовую почту через Outlook, теоретически мог отправить логин и пароль не туда, куда ожидал.

Когда журналисты спросили Microsoft, что вообще происходит, в компании сначала развели руками и попросили время. К понедельнику некорректная маршрутизация исчезла, но внятного объяснения так и не появилось. Позже представитель Microsoft подтвердил, что инцидент затрагивал только автоконфигурацию Outlook. В компании заявили, что продолжают разбираться.

Правда, есть нюанс: судя по новым тестам, Microsoft не столько «починила» механизм, сколько просто отключила проблемную часть. JSON-ответы, которые раньше указывали на серверы Sumitomo, исчезли, а сам запрос теперь зависает на несколько секунд и завершается ошибкой ENOTFOUND.

Как домен японской компании вообще оказался в этой цепочке, до конца непонятно. Microsoft ранее сообщала, что Sumitomo Corp. внедряет Microsoft 365 Copilot, но это не объясняет, почему домен дочерней структуры оказался прописан в сетевых настройках autodiscover. Отдельные исследователи утверждают, что странное поведение наблюдалось уже пять лет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru