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.

Троян Android.MagicAd пролез в официальные магазины Xiaomi и Samsung

Пользователям Android снова напомнили, что даже официальный магазин приложений не всегда гарантирует безопасность. Специалисты «Доктор Веб» обнаружили семейство троянов Android.MagicAd, которое научилось показывать рекламу поверх других приложений, обходя встроенные защитные механизмы операционной системы.

Особенность Android.MagicAd в том, что он действует максимально скрытно. Вредоносный код хранится внутри зашифрованных нативных библиотек и расшифровывается только во время работы приложения.

Перед активацией троян проверяет окружение: ищет признаки виртуальных машин, анализирует способ установки приложения и даже проверяет IP-адрес устройства. Если всё выглядит безопасно для злоумышленников, вредонос приступает к работе.

После запуска Android.MagicAd скрывает свою иконку, создаёт фоновые службы и начинает демонстрировать рекламные баннеры. Причём делает это без разрешения SYSTEM_ALERT_WINDOW, которое обычно требуется для вывода окон поверх других приложений.

 

Вместо этого троян использует целый набор нестандартных приёмов. Например, на устройствах Xiaomi он взаимодействует с браузером Mi Browser и компонентами MIUI, на смартфонах Vivo использует системные сервисы через механизм Binder, а на устройствах Amazon эксплуатирует домашний экран Fire TV.

Есть и универсальный метод. Вредонос запускает медиаплеер с практически нулевой громкостью, имитирует нажатие мультимедийных кнопок и использует системные механизмы управления воспроизведением как точку входа для показа рекламы. Со стороны всё выглядит как обычная работа мультимедийных функций Android.

По данным Doctor Web, заражённые приложения распространялись через официальный магазин Xiaomi GetApps, а также были замечены в Samsung Galaxy Store. Всего исследователи насчитали более 50 вредоносных приложений.

Авторы кампании старались не привлекать лишнего внимания. Приложения появлялись в магазинах на ограниченное время, затем удалялись и заменялись новыми программами от тех же разработчиков. Такой подход позволял поддерживать заражения и одновременно снижать риск обнаружения.

На данный момент вредоносные приложения уже удалены из каталогов, а связанные с ними учётные записи разработчиков перестали публиковать новые программы. Однако установленные ранее копии продолжают работать на устройствах пользователей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru