Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

Злоумышленники научились использовать умные кормушки для слежки

Злоумышленники могут использовать взломанные умные кормушки для животных для слежки за владельцами. Для получения информации применяются встроенные в устройства микрофоны и видеокамеры. Получив несанкционированный доступ, атакующие способны наблюдать за происходящим в помещении и перехватывать данные.

Об использовании таких устройств в криминальных целях рассказал агентству «Прайм» эксперт Kaspersky ICS CERT Владимир Дащенко.

«Это уже не гипотетическая угроза: известны случаи взлома домашних камер, видеонянь, кормушек для животных и других умных приборов», — предупреждает эксперт.

По словам Владимира Дащенко, вопросам кибербезопасности таких устройств часто не уделяется должного внимания. Между тем любое оборудование с доступом в интернет может стать точкой входа для злоумышленников.

Скомпрометированные устройства могут использоваться и для атак на другие элементы домашней сети — например, смартфоны или компьютеры. Кроме того, они способны становиться частью ботнетов, применяемых для DDoS-атак или майнинга криптовалют. На подобные риски почти год назад обращало внимание МВД России.

Среди признаков возможной компрометации умных устройств эксперт называет самопроизвольные отключения, резкие изменения сетевой активности, появление сообщений об ошибках или другие нетипичные события.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru