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 Astaroth угоняет WhatsApp Web и рассылает себя контактам жертвы

Операторы банковского трояна Astaroth научили заражённые компьютеры самостоятельно рассылать вредоносные архивы через WhatsApp Web (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России). Теперь жертва не только рискует банковскими данными, но и невольно подбрасывает троян своим контактам, выяснили специалисты CrowdStrike.

Раньше Astaroth, также известный как Guildma, в основном распространялся через фишинговые письма. В конце 2025 года преступники прикрутили к нему отдельный спам-бот для WhatsApp.

Модуль копирует профиль Chrome или Edge, загружает официальный WebDriver и запускает браузер в фоновом режиме. Затем он подключается к уже авторизованной сессии WhatsApp Web при помощи легитимной библиотеки WPPConnect/WA-JS. Для пользователя всё выглядит тихо, а за кулисами начинается обход адресной книги.

 

Каждому контакту бот отправляет три сообщения: приветствие с учётом времени суток, ZIP-архив с загрузчиком Astaroth и заключительный текст. Ссылки и формулировки выбираются случайно, чтобы рассылка не выглядела клонированной и хуже ловилась защитными системами.

В итоге вредонос приходит не от подозрительного незнакомца, а от знакомого человека. Расчёт простой: сообщениям из собственной адресной книги доверяют охотнее, особенно если они написаны естественно и начинаются с уместного «доброе утро».

Код спам-бота похож на инструменты других латиноамериканских группировок, включая Vareg. Совпадения в настройках, функциях и логике фильтрации указывают на общего разработчика или активный обмен наработками внутри местного киберпреступного рынка.

Признаками заражения могут быть загрузка WebDriver через PowerShell, папки ChromeAuto_ в C:\Users\Public\Temp, запуск Chromium в безголовом режиме и обращения к компонентам WPPConnect. Astaroth фактически заставил WhatsApp работать курьером для банковского трояна, причём посылку оплачивает сама жертва.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru