Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Машинное зрение позволяет шпионить, созерцая пустую стену комнаты

Университетские исследователи разработали методику, позволяющую внешнему наблюдателю с ограниченным обзором узнать, сколько людей в комнате и чем они заняты. Как оказалось, источником информации может стать даже пустая стена, если ты вооружен видеокамерой с высоким разрешением и ИИ-анализатором, умеющим выделять нужный сигнал из шума при еле различимом изменении освещения.

Чтобы доказать такую возможность, в Массачусетском технологическом институте (MIT) провели обучение двух сверточных нейросетей на наборах данных, полученных при проигрывании 20 различных сценариев поведения человека. В итоге исследователям удалось повысить точность прогнозирования до 94%. Результаты работы будут представлены на Международной конференций по машинному зрению (ICCV 2021), которая стартует в понедельник, 11 октября, в режиме онлайн.

«Когда человек ходит по комнате, он частично заслоняет собой свет, и на стенах колышутся легкие, едва различимые тени, — пояснил один из соавторов исследования для Scientific American. — Если одежда яркая, может появиться приглушенный отблеск. Однако эти слабые сигналы обычно тонут в потоке света из основного источника, и при видеонаблюдении этот шум надо как-то убрать, чтобы он не мешал следить за объектом».

Исследователям удалось разделить световой шум и полезную информацию, а также вычленить ложные сигналы — тени от мебели и других неподвижных предметов. При видеосъемке пустых стен комнаты все лишние составляющие отсеивались в реальном времени.

Эксперименты проводились в различных помещениях, с разным числом объектов наблюдения, которые действовали по заданному сценарию, стараясь не попасть в объектив. Отснятые видеоматериалы прогонялись через модель машинного обучения; в итоге система научилась без калибровки уверенно определять количество людей и их активность в любой комнате.

 

При плохом внутреннем освещении или мерцающем свете (такое бывает, когда в комнате включен телевизор) созданная в MIT система работает хуже. К недостаткам можно также отнести тот факт, что для подобного соглядатайства нужна видеокамера с высоким разрешением: обычная цифровая камера создает много фонового шума, а возможности смартфона в этом плане слишком слабы.

Предложенный MIT вариант продвинутой слежки могут по достоинству оценить военные или контрразведка. Исследователи также считают, что их метод можно использовать и в мирных целях — например, для обнаружения пешеходов в местах с плохим обзором (на крытых парковках и автостоянках) или для присмотра за пожилыми людьми, которые могут внезапно почувствовать себя плохо или даже упасть.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Утечки данных в России: ущерб достигает 41 млн рублей за инцидент

Сорванные сделки и расходы на аудит информационной безопасности стали самыми дорогостоящими последствиями утечек данных для российских компаний. По данным исследования экспертно-аналитического центра (ЭАЦ) ГК InfoWatch, расходы по каждому из этих направлений в среднем достигают 5 млн рублей за один инцидент.

Общий ущерб оценивается пострадавшими компаниями в сумму свыше 41 млн рублей.

Исследование, проведённое совместно с группой ЦИРКОН, базируется на опросе представителей среднего и крупного бизнеса из сфер промышленности, строительства, торговли, ИТ/ИБ, образования и транспорта.

Большинство опрошенных компаний отметили, что утечки данных существенно повлияли на их деятельность. Наибольший ущерб был связан с:

  • персональными данными (45% респондентов),
  • платёжной информацией (41%),
  • коммерческой тайной (41%).

Компании также проанализировали финансовые потери по нескольким направлениям:

  1. Расходы на выявление и расследование инцидента.
  2. Прямой ущерб от инцидента (потеря клиентов, уплата выкупа, сорванные сделки).
  3. Затраты на ликвидацию последствий (штрафы, восстановление систем).

Наиболее дорогостоящими оказались:

  • потери от сорванных сделок (до 5 млн рублей),
  • аудит информационной безопасности (до 5 млн рублей),
  • обучение сотрудников после утечки (до 5 млн рублей),
  • компьютерно-технические экспертизы (до 3,4 млн рублей),
  • повышение страховых взносов (до 3,3 млн рублей).

Средний ущерб от утечки оценивается в 11,5 млн рублей, а максимальный — более 41 млн рублей.

Дарья Пырина, главный аналитик-эксперт ЭАЦ InfoWatch, отмечает, что представленные цифры касаются только среднего и крупного бизнеса и не учитывают данные крупнейших компаний. По её словам, масштабные утечки, такие как инцидент с более чем 986 млн записей в первой половине 2024 года, наносят куда больший ущерб, но крупные компании предпочитают не раскрывать таких данных.

Несмотря на высокие риски, многие компании всё ещё не систематизируют оценку ущерба. Согласно опросу:

  • 22% пострадавших компаний вообще не подсчитывали убытки,
  • 39% провели только общую оценку,
  • лишь 37% составили подробные отчёты с разделением по статьям затрат.

Дарья Пырина подчёркивает, что отсутствие системного подхода снижает готовность к будущим инцидентам, несмотря на признание угрозы утечек для бизнеса.

Исследование 2023 года, проведённое InfoWatch и Ассоциацией по защите деловой информации (BISA), показало, что лишь 51% компаний проводили оценку ущерба. В новом опросе этот показатель вырос, что говорит о постепенном распространении практики оценки убытков среди российских организаций.

Однако эксперты подчёркивают: компании должны активнее внедрять системные подходы к анализу последствий утечек, чтобы минимизировать риски и повысить устойчивость к подобным угрозам в будущем.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru