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.

Avanpost выпустила продукт для безопасного доступа с любых устройств

Российская компания Avanpost выпустила новый продукт — Avanpost Device Control. Это решение помогает организовать безопасный доступ сотрудников к корпоративным ресурсам с любых устройств, в том числе личных (BYOD), и при этом обойтись без громоздких систем управления устройствами.

В последние годы инфраструктура компаний сильно изменилась: на смену полностью корпоративным устройствам пришли личные, а работа с SaaS-сервисами и гибридный формат стали нормой.

Это привело к росту рисков — контролировать доступ с разных платформ и устройств стало сложно. Многие компании по-прежнему используют традиционные MDM-системы, но они не всегда удобны в управлении и плохо подходят для гибких сценариев.

Avanpost Device Control решает эту задачу иначе. Решение исключает доступ с недоверенных устройств, упрощает процедуру аутентификации (вход возможен в один клик) и поддерживает отечественные операционные системы, включая Astra Linux, Red OS и Alt Linux. Оно подходит для компаний, которые используют BYOD, и позволяет сэкономить на управлении инфраструктурой: отказаться от сложных MDM-систем и сократить затраты на поддержку.

Система легко встраивается в другие продукты Avanpost и поддерживает установку простых аутентификаторов на разные платформы. Регистрация и идентификация устройств происходит автоматически и незаметно для пользователя. Есть встроенная аналитика и отчётность — с её помощью можно следить за тем, с каких устройств и в каком контексте сотрудники получают доступ.

По словам Дмитрия Грудинина, который отвечает за развитие продуктовой линейки Avanpost, подход меняет привычную модель безопасности: теперь каждое устройство сотрудника становится частью системы защиты.

Решение отслеживает, с какого окружения работает человек, закрепляет конкретные устройства за пользователями и объединяет всю информацию в единый профиль.

Это повышает точность аутентификации и усложняет работу потенциальному злоумышленнику. Всё это — без лишних действий со стороны сотрудников и без зависимости от устаревших подходов.

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