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.

Эксперты выявили связь между группировками Team46 и TaxOff

По оценке департамента Threat Intelligence экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT ESC TI), группировки Team46 и TaxOff представляют собой одну и ту же структуру, а не два отдельных объединения. Об этом свидетельствуют совпадения в используемых ими инструментах, инфраструктуре и тактике атак.

К такому выводу специалисты пришли на основании анализа атаки, произошедшей в марте 2025 года.

В ходе этой кампании злоумышленники попытались эксплуатировать уязвимость CVE-2025-2783 в браузере Chrome — характерный признак деятельности TaxOff. Однако дальнейшее исследование выявило сходство с методами Team46, в частности — почти идентичные PowerShell-скрипты, отличающиеся лишь содержанием «полезной нагрузки».

Обе группировки применяли одинаковые самописные инструменты на базе .NET для разведки: с их помощью собирались скриншоты, списки запущенных процессов и перечни файлов. Все данные передавались по именованному каналу. Кроме того, для управления инфраструктурой использовались домены, оформленные по одному шаблону и маскирующиеся под легитимные онлайн-сервисы.

Для пресечения активности подобных группировок специалисты Positive Technologies рекомендуют использовать системы анализа сетевого трафика, песочницы для изоляции и анализа внешних файлов, а также средства мониторинга и корреляции событий.

«Наши исследования показывают, что Team46 и TaxOff с высокой вероятностью являются одной и той же группировкой, — отмечает Станислав Пыжов, ведущий специалист группы исследования сложных угроз PT ESC TI. — Изученное нами вредоносное ПО запускается только на определённых компьютерах, поскольку ключ для расшифровки основного функционала зависит от параметров системы. Это указывает на целенаправленный характер атак. Применение эксплойтов нулевого дня даёт злоумышленникам возможность эффективно проникать даже в защищённые инфраструктуры».

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