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.

ФСБ России сертифицировала новое поколение ViPNet Client 5 для Linux

Компания «ИнфоТеКС» сообщила о получении сертификата ФСБ России на ViPNet Client 5 for Linux — новое поколение своего программного комплекса для защищённой передачи данных в виртуальных сетях ViPNet. Документ подтверждает соответствие решения требованиям к средствам криптографической защиты информации классов КС1, КС2 и КС3 в зависимости от исполнения.

Сертификат выдан 1 декабря 2025 года и будет действовать до конца 2028-го.

ViPNet Client 5 — это обновлённая версия клиента, который обеспечивает защищённый доступ пользователей к корпоративным ресурсам через публичные сети, включая интернет.

Он также позволяет безопасно подключаться к системам аудио- и видеоконференций, SIP-телефонии и может использоваться в промышленных системах автоматизации.

В новой версии используется единая кодовая база и поддерживается протокол IPlir 6, а также российские алгоритмы шифрования «Магма» и «Кузнечик». Клиент работает с ключами форматов dst и ds5 и совместим с системами управления ViPNet Administrator и ViPNet Prime.

Кроме технических доработок, обновилось и удобство использования: появилась поддержка нескольких профилей на одном устройстве, обновлённый интерфейс и возможность применения как многофакторной аутентификации, так и аппаратных токенов.

По словам Александра Василенкова, руководителя продуктового направления «ИнфоТеКС», ViPNet Client 5 уже сертифицирован для Linux и ОС «Аврора», а в ближайшее время ожидаются сертификаты для версий под Windows и Android.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru