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.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая кибергруппировка TaxOff атакует российские госструктуры

Специалисты TI-департамента экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center, PT ESC) обнаружили серию атак, направленных на государственные структуры России. Основной целью киберпреступников был шпионаж и закрепление в системе для дальнейших атак.

Группировка получила название TaxOff из-за использования в качестве приманок писем правовой и финансовой тематики. Основным инструментом группировки был бэкдор, получивший название Trinper.

Начальным вектором заражения являются фишинговые письма с вредоносным содержимым. В некоторых случаях для хранения использовался «Яндекс Диск», в других — зловред маскировался под инсталлятор ПО для госслужащих, предназначенного для заполнения деклараций о доходах и расходах, которые необходимо подавать каждый год. Эти приложения меняются каждый год, чем и пользуются злоумышленники.

Однако в обоих случаях в систему попадает бэкдор Trinper, который позволяет злоумышленникам устанавливать устойчивый доступ к скомпрометированным системам, эффективно управлять несколькими задачами одновременно и выполнять различные вредоносные действия без значительного влияния на производительность системы.

Многопоточность позволяет зловреду оставаться скрытым и эффективным, собирая данные, устанавливая дополнительные модули и поддерживая связи с управляющим центром (C2). Бэкдор также ведет постоянный мониторинг файловой системы на предмет появления новых данных. Зловред также кеширует активно используемые данные, что повышает его быстродействие и затрудняет деградацию производительности.

Такое сочетание эксплуатации актуальных тем и сложного многопоточного бэкдора делает атаки группировки TaxOff особенно опасными и трудными для обнаружения и предотвращения. Это подчеркивает необходимость постоянного повышения осведомленности пользователей о киберугрозах и внедрения многоуровневых мер безопасности для защиты от сложных атак.

«Благодаря многопоточности и другим архитектурным особенностям Trinper дает злоумышленникам возможность получать устойчивый доступ к скомпрометированным системам и одновременно выполнять многочисленные вредоносные действия. При этом бэкдор не оказывает значительного влияния на производительность инфраструктуры, поэтому может долгое время оставаться незамеченным, — комментирует Владислав Лунин, старший специалист группы исследования сложных угроз, экспертного центра безопасности Positive Technologies. — Сочетание высокотехнологичного вредоноса с приманками на волнующие темы делает атаки TaxOff особенно опасными и трудными для обнаружения. Это подчеркивает необходимость регулярного повышения осведомленности сотрудников организаций об актуальных киберугрозах и построения многоуровневой защиты от сложных инцидентов».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru