Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Apple учит гуманоидов с Vision Pro: человек показывает — робот делает

Исследователи из Apple совместно с MIT, Carnegie Mellon, Университетом Вашингтона и UC San Diego придумали интересный способ обучать гуманоидных роботов: надеваем Vision Pro, записываем действия человека — и робот учится повторять.

Да, это примерно как «смотри, как я делаю, и делай так же».

Команда собрала более 25 000 человеческих и 1 500 роботизированных демонстраций — получился датасет PH2D. На его основе они обучили единую модель, способную управлять настоящим гуманоидом в реальном мире.

Смысл в том, чтобы использовать видео от первого лица: человек взаимодействует с предметами — открывает ящики, переставляет вещи, нажимает кнопки. А робот потом учится делать то же самое, не нуждаясь в дорогом ручном управлении.

Для съёмки использовали приложение для Apple Vision Pro, которое задействует камеру в нижней части устройства и ARKit для отслеживания 3D-движений головы и рук.

Чтобы сделать всё подешевле, учёные придумали простое 3D-печатное крепление для камеры ZED Mini Stereo, чтобы использовать её с гарнитурами вроде Meta (корпорация Meta признана экстремисткой и запрещена в России) Quest 3. Получилось почти то же самое — но дешевле и доступнее.

 

Замедлить, чтобы успеть

Поскольку человек двигается намного быстрее, чем робот, все человеческие демонстрации замедлили в 4 раза. Так роботу проще учиться без дополнительных переделок.

Human Action Transformer (HAT)

Главная звезда исследования — модель HAT (Human Action Transformer). Её особенность в том, что она обучается на данных от людей и роботов одновременно и не делит их по источникам. В результате получается универсальная политика, которая работает на любых «телах» — человеческих или механических.

И это даёт результат: в тестах роботы, обученные по такой схеме, справлялись даже с незнакомыми задачами — лучше, чем при обычном подходе.

1,8 млн Android-телевизоров стали частью ботнета Kimwolf

Исследователи из QiAnXin XLab рассказали о новом гигантском DDoS-ботнете под названием Kimwolf. По их оценкам, он объединил около 1,8 млн заражённых устройств — в основном Android-телевизоры, ТВ-приставки и планшеты, которые стоят в домашних сетях по всему миру.

В отчёте XLab отмечается, что вредонос написан с использованием Android NDK и, помимо DDoS-функций, умеет работать как прокси, открывать обратный шелл и управлять файлами на устройстве.

Проще говоря, заражённый телевизор или приставка превращаются в универсальный инструмент для удалённого заработка злоумышленников.

Масштаб активности впечатляет. Всего за три дня — с 19 по 22 ноября 2025 года — ботнет разослал около 1,7 млрд команд для DDoS-атак. В этот же период один из управляющих доменов Kimwolf неожиданно взлетел в рейтинге топ-100 Cloudflare и на короткое время даже обогнал Google по количеству запросов.

Основные цели заражения — ТВ-боксы и смарт-ТВ популярных моделей, включая TV BOX, SuperBOX, X96Q, MX10, SmartTV и другие. Наибольшее число заражённых устройств зафиксировано в Бразилии, Индии, США, Аргентине, ЮАР и на Филиппинах. Каким именно способом вредонос попадает на устройства, пока до конца не ясно.

Интересно, что Kimwolf оказался тесно связан с другим известным ботнетом — AISURU, который в последние годы фигурировал в отчётах о рекордных DDoS-атаках. По данным XLab, оба ботнета распространялись одними и теми же скриптами и одновременно существовали на одних и тех же устройствах. Исследователи считают, что за ними стоит одна и та же группировка, а Kimwolf мог быть создан как «эволюция» AISURU — для обхода детектирования и блокировок.

Инфраструктуру Kimwolf уже несколько раз пытались гасить: его управляющие домены как минимум трижды отключали в декабре. В ответ операторы ботнета перешли к более стойким схемам — например, начали использовать Ethereum Name Service (ENS). В новых версиях вредонос получает IP-адрес управляющего сервера прямо из данных смарт-контракта в блокчейне, что сильно усложняет блокировку.

 

Любопытно и то, как ботнет используется на практике. Более 96% команд связаны не с атаками, а с прокси-сервисами. Злоумышленники фактически перепродают трафик заражённых устройств, выжимая максимум из их пропускной способности. Для этого применяется отдельный клиент на Rust и SDK для монетизации трафика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru