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.

Head Mare атакует российские госструктуры новым бэкдором PhantomHeart

Хактивистская группировка Head Mare снова активизировалась. Аналитики Cyber Threat Intelligence «Лаборатории Касперского» в конце 2025 года зафиксировали новую волну целевых атак на российские госструктуры, строительные и промышленные компании. И судя по всему, инструментарий группы стал более продуманным и автоматизированным.

Главная находка — новый бэкдор PhantomHeart. Изначально он распространялся как DLL-библиотека, но позже злоумышленники переработали его в PowerShell-скрипт.

Это вписывается в стратегию Living-off-the-Land (LOTL), когда атакующие используют штатные инструменты Windows, чтобы не привлекать лишнего внимания. Чем меньше стороннего «зловреда» на диске, тем сложнее его обнаружить.

Вектор первоначального доступа остаётся прежним. Head Mare продолжает эксплуатировать уязвимость BDU:2025-10114 в TrueConf Server. В отдельных случаях используются и фишинговые рассылки. То есть проверенные способы проникновения сочетаются с обновлённой «начинкой» внутри сети.

PhantomHeart после запуска разворачивает SSH-туннель по команде с сервера управления. Это даёт операторам устойчивый удалённый доступ к системе. Параллельно бэкдор собирает базовую информацию: имя компьютера, домен, внешний IP и уникальный идентификатор.

Закрепление в системе тоже продумано: в одной из атак вредонос запускался через планировщик заданий под видом легитимного скрипта обновления в директории LiteManager — популярного инструмента удалённого администрирования. Фактически активность маскировалась под обычную работу ПО.

Кроме того, эксперты отмечают рост автоматизации. Head Mare добавила новые скрипты и утилиты для постэксплуатации. Они помогают автоматически закрепляться в системе, управлять привилегиями и организовывать сетевой доступ. Такой подход снижает «ручную» нагрузку на операторов и позволяет проводить больше атак с большей скоростью и повторяемостью.

Продукты «Лаборатории Касперского» детектируют используемые инструменты под различными вердиктами, включая HEUR:Trojan-Ransom.Win32., Backdoor.PowerShell.Agent.gen и Trojan.PowerShell.Agent..

Подробный технический разбор новой активности Head Mare опубликован на Securelist. Аналитики также отмечают, что тактики и процедуры этой группировки вписываются в более широкую картину угроз, описанную в отчёте «Записки цифрового ревизора: три кластера угроз в киберпространстве».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru