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.

Подпишитесь на новости

ДЭГ атаковали из сетей более 30 стран: мощность DDoS достигала 1,7 Тбит/с

Во время выборов в Госдуму российская избирательная инфраструктура пережила киберштурм внушительного масштаба. За три дня специалисты отразили более 3 тыс. волн DDoS-атак мощностью до 1,7 Тбит/с и заблокировали свыше 170 млн вредоносных воздействий на веб-сервисы.

Как сообщил «Ростелеком», вредоносный трафик поступал из IP-пространств более чем 30 государств, включая Великобританию и Украину.

Среди основных стран-источников атак на инфраструктуру дистанционного электронного голосования компания назвала США, Францию и Сингапур.

Здесь стоит соблюдать цифровую гигиену уже в формулировках: расположение IP-адреса не доказывает, что за атакой стоит правительство или даже житель соответствующей страны. Ботнеты, прокси и арендованные серверы давно умеют путешествовать по глобусу.

Главными целями стали платформа ДЭГ, ГАС «Выборы», портал Госуслуг, единая система идентификации и аутентификации, инфраструктура «Ростелекома» и информационные ресурсы ЦИК.

Злоумышленники пытались нарушить доступность сервисов и проникнуть внутрь систем. Особое внимание защитники уделяли предотвращению подмены или преждевременного раскрытия результатов голосования.

Интенсивность и количество атак превысили показатели предыдущего Единого дня голосования и президентских выборов 2024 года. При этом «Ростелеком» заявляет, что обеспечил бесперебойную работу ключевых систем, защищённых каналов связи и видеонаблюдения в 89 регионах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru