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.

В Сеть выложили базу с 6,8 млрд адресов электронной почты

На одном из популярных форумов для киберпреступников появился интересный пост: пользователь под ником Adkka72424 заявил, что собрал базу из 6,8 млрд уникальных адресов электронной почты. По его словам, на это ушло несколько месяцев; он выгружал данные из логов инфостилеров, ULP-коллекций и различных баз, циркулирующих в Сети.

Цифра звучит почти фантастически. Однако исследователи Cybernews изучили массив объёмом около 150 ГБ и пришли к несколько иным выводам.

Формально автор не соврал: в файле действительно более 6,8 млрд строк. Но внутри оказалось множество дубликатов и откровенно невалидных адресов. После «очистки» реальное количество рабочих имейлов, по оценке экспертов, может составлять около 3 млрд.

 

Даже если это «всего лишь» 3 млрд, масштаб всё равно впечатляющий. В эпоху автоматизации фишинговых кампаний и атак вида «credential stuffing» объём решает многое. При конверсии всего 0,001% из трёх миллиардов злоумышленники теоретически могут получить около 30 тысяч потенциальных жертв. Для массовых рассылок этого более чем достаточно.

 

Сам автор публикации утверждает, что хотел «повысить осведомлённость» и привлечь внимание эксперта по утечкам Троя Ханта. Параллельно он дал традиционный совет пользователям: сменить пароли и включить двухфакторную аутентификацию. Впрочем, по комментариям на форуме видно, что аудитория интересуется базой прежде всего как инструментом для кросс-проверки других утечек: сопоставляя записи, злоумышленники могут быстрее находить «свежие» скомпрометированные аккаунты и экономить время.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru