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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Приобретенная хакерами EDR выдала все секреты их кухни

Роковая ошибка злоумышленников позволила вендору защитных решений получить представление об их ежедневных операциях — о поиске мишеней, подготовке фишинговых рассылок, использовании инструментов атаки.

Заглянуть за кулисы хакерской жизни Huntress удалось благодаря алертам ее EDR о подозрительной активности на одном из подопечных хостов. Как оказалось, уникальное имя компьютера уже засветилось в связи с несколькими киберинцидентами.

В ходе анализа данных телеметрии, проведенного командой SOC, выяснилось, что их EDR-агент злоумышленники установили в ходе поиска в Google подходящего СЗИ от Bitdefender: они попросту перешли по ссылке в рекламе аналога, предложенного для пробы.

Найденные артефакты также показали, что на машине запущен еще один защитный продукт — от Malwarebytes. Его могли использовать по прямому назначению либо с целью тестирования вредоносного кода.

Изучение истории браузера окончательно подтвердило, что хост является частью инфраструктуры, созданной для проведения атак. За неполных три месяца наблюдений его владельцы заходили на сайты различных компаний и выявляли их партнерские связи через веб-сервисы ReadyContacts, InfoClutch и BuiltWith.

Кроме того, они проводили через Censys поиск активных экземпляров Evilginx (инструмент с открытым кодом, зачастую используемый для проведения AitM-атак) и пытались получить доступ к таким серверам.

В рамках разведки в целевых сетях применялись инструменты сбора и анализа данных — Bloodhound, GraphSpy, TeamFiltration. Походящие цели злоумышленники выискивали в Telegram, используя его боты; персонализированные письма им сочиняли ИИ-ассистенты, а перевод текстов осуществлялся с помощью Google Translate.

Чтобы скрыть вредоносную активность, оформлялись подписки на частные прокси (зафиксированы заходы на страницы расценок LunaProxy и Nstbrowser). Вредоносные коды и ссылки тестились на VirusTotal и urlscan.

 

Судя по IP-адресу и часовому поясу в настройках, хакерский хост находится на западном побережье США. География интересов его владельцев при этом зачастую выходит за пределы страны, а мишенями в основном служат банки, криптобиржи, госструктуры, риелторские и ИТ-компании.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru