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.

В 31% российских компаний отсутствует стратегия внедрения средств ИБ

По данным MWS Cloud (входит в МТС Web Services), стратегию внедрения средств кибербезопасности имеют лишь 42% российских компаний. У 27% бизнес-структур она находится в стадии разработки, а у 31% таковой нет.

Проведенное исследование также показало, что российский бизнес осознает необходимость вкладываться в ИБ, однако небольшие предприятия ожидаемо отстают по наличию стратегии на этом направлении (из-за ограниченных ресурсов). У крупных компаний показатель составил 58-68%, у мини и микро — лишь 31%.

Решения в отношении СЗИ обычно принимает руководство: в 66% случаев — директор по инфраструктуре, в 18% — гендиректор, в 8% — директор по кибербезу. На внедрение таких решений в российских компаниях чаще всего уходит от одного до шести месяцев, в 14% случаев — более 1 года.

Две трети крупных бизнес-структур предпочитают пользоваться облачными ИБ-услугами, в СМБ показатели скромнее (от 24 до 29%).

«Отраслевой срез показывает, что лидерами по доле средств кибербезопасности в облаке являются ИТ, сегмент развлечений и медиа, а также наука и образование (средняя доля около 36%), — отметил директор по продуктам MWS Cloud Михаил Тутаев. — Для транспорта и ретейла также характерны высокие значения (24–27%)».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru