Category: технологии

Ющук Евгений Леонидович

Siri и Алиса, где деньги? Мошенники опустошают карты через голосовые помощники

Мошенники придумали новый способ воровать деньги с карт через голосовые помощники. Как это происходит и что делать в такой ситуации — в материале Лайфа.

Появление в смартфонах голосовых помощников упростило жизнь занятым пользователям. Но с некоторых пор они помогают не только владельцам гаджетов, но и мошенникам. Не по своей воле, разумеется.

Схема работает очень просто. Пользователь просит Siri или Google Assistant позвонить в нужную ему компанию. Но вместо правильного набора голосовой помощник связывается с мошенниками, которые представляются сотрудниками какой-нибудь легальной компании и пытаются разузнать у пользователя данные банковской карты.

Как это работает?

Collapse )

Ющук Евгений Леонидович

Идентификация по силуэту — дополнительная возможность отслеживать перемещение человека по городу

Российская компания NТechLab утверждает, что разработала систему распознавания людей по силуэту и походке. Сложности в технических особенностях городских камер

Российская компания NТechLab разработала новую технологию распознавания человека по силуэту, благодаря которой можно будет отслеживать его перемещение по городу. Через несколько месяцев возможно начало тестирования в городах, рассказывает генеральный директор компании NTechLab Александр Минин.

Александр Минин
генеральный директор компании NTechLab
«Силуэт человека является таким же уникальным, как лицо. Единственное его отличие заключается в том, что силуэт уникален в течение какого-то периода времени, пока человек не изменил его: не надел шапку, не переменил одежду, не взял сумку и так далее. Но в целом, когда возникает задача в каких-то сложных городских ситуациях отследить человека, особенно в условиях, когда камера не видит лицо, силуэт может решить эту сложную задачу достаточно быстро. Новая технология, которую мы в ближайшее время уже будем запускать в тест, это возможность отслеживания человека по силуэту. В ближайшие несколько месяцев мы выводим продукт в пилот и начнем опытную эксплуатацию в нескольких регионах России и за рубежом. В первую очередь на пилоте будут Москва, Тюмень, Рязань. За рубежом это будут несколько стран Ближнего Востока и Латинской Америки. Мы ориентируемся сейчас на точность в диапазоне 80-90%, и мы будем дорабатывать алгоритм. Наша цель — иметь 99%. Если на человеке толстый пуховик, система его распознает. Потому что геометрические параметры — это всего лишь один из показателей. Как вы понимаете, походка человека тоже достаточно уникальна. Есть большой набор параметров, которые уникальны для человека, которые отслеживают разные нейронные сети и понимают, что это один и тот же человек».

Независимые эксперты не смогли вспомнить аналогичных зарубежных разработок. В теории это может быть интересно, но есть сомнения в точности распознавания. Говорит гендиректор агентства разведывательных технологий «Р-Техно» Роман Ромачёв.

Роман Ромачёв
генеральный директор агентства разведывательных технологий «Р-Техно»
«Силуэты слишком схожи у многих людей и не зависят от цвета глаз, отпечатков пальцев и цвета сетчатки. Поэтому распознать точно человека по силуэту, я считаю, невозможно. Тут слишком огромная погрешность. Если государство поставило задачу разработать технологию, возможно придумать и из чего угодно извлекать данные для того, чтобы идентифицировать человека. Но насколько они будут пригодны для жизни и насколько они будут достоверны, мне говорить крайне сложно. Если эта технология окажется живучей, скорее всего это было бы интересно в первую очередь транспортным инфраструктурам, то есть аэропортам, метро, для того чтобы выявлять подозрительных лиц, разыскиваемых лиц. И также искать огромное количество людей. Можно получить большую статистику по походке, по силуэту и, соответственно, передать эти данные правоохранительным органам».

Разработчики намерены представить готовую к широкому внедрению систему распознавания людей по силуэту уже в следующем году.

https://www.bfm.ru/news/422706
Ющук Евгений Леонидович

«Яндекс» может узнать, сколько зарабатывает владелец смартфона?

IT-гигант запатентовал технологию, которая определяет уровень дохода по профессии пользователя. Зачем «Яндексу» знать, сколько зарабатывает пользователь гаджета, и как это отразится на пользователях?

«Яндекс» запатентовал способ определения доходов пользователей своих сервисов. Из документа, на который ссылаются «Известия», следует, что заработок будут определять по профессии.

В списке профессий, которые способен определить новый алгоритм, указаны таксист, курьер, художник, строитель и официант. В описании указаны три способа определения дохода и профессии. Первый — по наличию на смартфоне сторонних приложений, среди которых «Яндекс.Такси», Google.Maps, «Яндекс.Карты», Uber, «Яндекс.Деньги», Gmail и прочие. Другие способы — по данным GPS и окружающим смартфон звукам.

Можно ли такие способы трактовать как слежку и прослушку и нет ли здесь нарушения закона о персональных данных? Мнение старшего партнера адвокатского бюро Forward Legal Алексея Карпенко.

Алексей Карпенко
адвокат, старший партнер компании Forward Legal
«Закон о персональных данных говорит о том, что персональные данные можно собирать с согласия пользователя. Когда скачиваешь приложение на мобильный телефон или компьютер, появляется специальное окошко: согласен или не согласен с правилами пользования. Этим пользуется не только «Яндекс», но и подавляющее большинство компаний, которые занимаются разработкой мобильных приложений. Проблема заключается в том, что пользователи, как правило, не читают эти соглашения, и я думаю, что в данном случае закон не нарушается. Меня это пугает. Это та же история, что происходит с Google, Facebook. Есть масса историй, когда вдруг неожиданно пользователи начинают получать контекстную рекламу, поговорив об отпуске или покупке нового автомобиля. Каким образом это делается? Конечно, соответствующие поисковые системы, Facebook, различные мобильные приложения, «Яндекс» не исключение, собирают всю эту информацию. Это происходит не только в России, а по всему миру. Мы каждый день в колоссальных объемах используем различные гаджеты, и те компании, которые тем или иным способом имеют доступ к нашим гаджетам, знают о нас очень много».

Если технология «Яндекса» и будет когда-нибудь использоваться, то только для наращивания контекстной рекламы, считает сооснователь «Битрикс 24» Сергей Рыжиков.

Сергей Рыжиков
гендиректор компании «Битрикс 24»
«В «Яндексе» придумали и запатентовали новую технологию определения дохода людей. Мы об этом узнали случайно, и новость ушла в публичную историю. Только по этой причине компании пришлось сказать, что этот патент есть, но им не собираются пользоваться, что, конечно, странно, потому что технологию они разрабатывают исключительно для того, чтобы улучшить характеристики. В каком объеме и как компания будет это использовать? Очевидно, где-то во внутренних механизмах. Вряд ли появится механизм таргетинга по работе, профессии или по доходу. Тем не менее эти данные очень важны для рекламодателей и будут наполнять профиль или использоваться компанией для внутренней проверки других инструментов».

«Яндекс» подал заявку на регистрацию алгоритма два года назад, но Роспатент одобрил ее только в январе этого года. При этом пресс-служба «Яндекса» заверила, что использовать технологию компания не планирует. «Пока она останется на бумаге, это стандартная отраслевая практика», — пояснили в компании.


https://www.bfm.ru/news/419724
Ющук Евгений Леонидович

Когда видео перестаёт быть доказательством. Знакомьтесь: мистер Трампутин (DeepFake)

Моушн-дизайнер из Германии Александр Курт объединил президентов Владимира Путина и Дональда Трампа с помощью нейросетей. Курт подчеркивает, что сделал ролик в качестве эксперимента, а не политического высказывания. Внимание на видео обратил «TJournal».



Для создания ролика дизайнер использовал программу DeepFaceLab, позволяющую подменять лица на видео. Чтобы получить качественное изображение, Курт обучил нейросеть на одном наборе данных 240 тысяч раз, а также сделал постобработку ролика в Adobe After Effects.

Ранее Александр Курт накладывал лицо Марка Цукерберга на лицо актера Джесси Айзенберга, который играл основателя Facebook в фильме «Социальная сеть», и изменял возраст Леонардо Ди Каприо на видео с его речью при получении «Оскара».

Александр Курт — далеко не единственный, кто меняет лица знаменитостей на видео. Один из самых известных подобных проектов — YouTube-канал Ctrl Shift Face. Среди прочего там есть отрывок из «Терминатора-2», где главную роль вместо Арнольда Шварценеггера исполняет Сильвестр Сталлоне, а также сцены из «Сияния» с Джимом Керри вместо Джека Николсона.


https://meduza.io/shapito/2019/07/13/znakomtes-mister-tramputin-neyroset-sdelala-prezidentov-rossii-i-ssha-odnim-chelovekom
Ющук Евгений Леонидович

В чем будущее развития Служб безопасности?

В чем будущее развития Служб безопасности? Что делать сотрудникам СБ, чтобы не отстать от этого поезда?

Автор: Евгений Ющук

Вопросы, вынесенные в заголовок, я слышал на Конференциях по безопасности. Там как раз обычно собираются люди, которые ищут развития и которых, поэтому, именно эти вопросы интересуют.

На мой взгляд, будущее Служб безопасности компаний (СБ) – за расширением функционала в смежные специальности в которых СБ пока не принято рассматривать как активного игрока, а также за переносом «охраны периметра» в виртуальную область.

Рассмотрим кратко оба направления.

Collapse )
Ющук Евгений Леонидович

Разработчики Nvidia разработали способ превратить заснеженные дороги в лето, а день в ночь.

Алгоритмы машинного обучения становятся всё лучше в создании поддельных изображений, которые выглядят реальными. В исследовании, представленном на Конференции по системам обработки нейронной информации, разработчики из Nvidia, компании, известной своими графическими картами обработки, а в последнее время благодаря технологии беспилотного автомобиля, разработали алгоритм трансляции изображений, который может изменить погоду или время суток в видео.

Перевод изображения - это метод машинного обучения для ввода одного изображения и вывода одного и того же изображения с разными атрибутами. Например, предоставив алгоритму видео снежной дороги и превратив его в пышную летнюю сцену, как это сделали исследователи Nvidia:



Он похож на проект Pix2Pix. Как пояснил канал YouTube «Two Minute Papers» в своем кратком обзоре исследования, именно тогда сеть создает синтетические изображения в попытке обмануть другую сеть, которая также учится распознавать поддельные изображения по сравнению с реальными. Это своего рода взаимодействие между этими сетями, где одна пытается лучше подделать изображения, а другая пытается улучшить свою способность обнаруживать подделки.

Ведущий исследователь Мин-Ю Лю сказал мне в электронном письме, что целью этой работы было дать машинам возможность самостоятельно создавать или «представлять» сцены: «Это сложная задача, потому что сегодня большинство ИИ требует от вас иметь изображения (тренировочные данные), которые точно соответствуют как входному, так и целевому изображению."

Такое «воображение» в беспилотном автомобиле может ускорить обучение в различных условиях: например, возможность выполнять симуляцию снежной дороги вместо необходимости многократного вождения в снежной среде.



Разработчики Nvidia использовали шесть из этих сетей в своих экспериментах. Результаты вполне правдоподобны, если вы не смотрите на них слишком внимательно.

По материалам vice.com
Ющук Евгений Леонидович

Нейросеть научили раздевать людей на фотографиях

Журналист издания Motherboard Саманта Коул обнаружила приложение, способное в одно нажатие "раздеть" женщину на фотографии. В его работе, как и при создании других "дипфейков", используются нейросетевые алгоритмы.

Программа DeepNude разработана для Windows и Linux, также существовала онлайновая демо-версия. В настоящее время анонимные авторы ПО прекратили его распространение, объясняя это чрезмерной нагрузкой на серверы после того, как информация о DeepNude была растиражирована в СМИ. Исходно приложение продавали за 50 долларов.

DeepNude, пишет Motherboard, с переменным успехом срабатывало на фото полностью одетых женщин; лучше всего нейросеть справлялась со снимками в бикини, а на фото мужчин либо не срабатывала вовсе, либо пририсовывала им женские половые признаки. Впрочем, на сайте DeepNude обещают натренировать алгоритм и на работу с фотографиями мужчин. Программа помечает каждый снимок надписью "фейк".

Как и в случае с другими "дипфейками", результат работы DeepNude трудно принять за реальный снимок: участки тела, нарисованные вместо одежды, выглядят неестественно. Тем не менее, появление программы не может не вызывать беспокойства. Теперь, чтобы стать жертвой "порномести", не нужно позировать без одежды — достаточно выйти на пляж в купальнике.

https://hitech.vesti.ru/article/1215586/

В настоящее время сайт не открывается. Администраторы говорят, что это из-за наплыва посетителей и обещают его вскоре починить.



А потом они совсем передумали:






"Вот краткая история и конец DeepNude. Мы создали этот проект для развлечений пользователей несколько месяцев назад. Мы думали, что у нас будет несколько продаж каждый месяц, которые мы будем контролировать вручную. Честно говоря, приложение не слишком хорошо, оно работает только с определёнными фотографиями. Мы никогда не думали, что наш сервис станет вирусным, и мы не сможем контролировать трафик. Мы сильно недооценили запрос.

Несмотря на принятые меры безопасности (водяные знаки), если его используют 500 тысяч человек, вероятность того, что люди будут злоупотреблять им — слишком высока. Мы не хотим зарабатывать деньги таким образом. Конечно, некоторые копии DeepNude будут опубликованы в интернете, но мы не хотим быть теми, кто продаёт это приложение. Загрузка ПО из других источников и распространение его любым другим способом противоречат условиям нашего веб-сайта. С этого момента DeepNude не будет выпускать другие версии приложения и давать доступ к уже существующим, даже в премиум-версию.

Мы возвратим средства тем людям, которые ещё не успели улучшить свою версию. Мир ещё не готов к DeepNude".
Ющук Евгений Леонидович

Приобретение СССР оборудования для полупроводниковой промышленности в условиях эмбарго со стороны ст

Приобретение СССР оборудования для полупроводниковой промышленности в условиях эмбарго со стороны стран Запада. Доклад ЦРУ 1976 г.


В сфере полупроводниковой промышленности СССР отставал от Запада, и пытался компенсировать это отставание, покупая соответствующее оборудование за границей, что было сопряжено с трудностями из-за наложенного эмбарго. Доклад ЦРУ от января 1976 г., с которым мы предлагаем вам ознакомиться, рассказывает о том, как СССР пытался обходить это эмбарго и создавал свою полупроводниковую промышленность. В тексте доклада вы увидите пометки [цензура] - они вставлены в тех местах, где цензура ЦРУ удалила слова перед рассекречиванием и публикацией доклада.




Полупроводниковая промышленность в СССР в условиях эмбарго на западное оборудование

Выводы

Collapse )
Ющук Евгений Леонидович

МВД рассказало о работе системы распознавания лиц в московском метро. Задерживают 5-10 человек в мес

Благодаря системе распознавания лиц, которая используется на нескольких станциях московского метро, полиция ежемесячно задерживает 5-10 человек, находящихся в розыске. Об этом пишут «Ведомости» со ссылкой на представителя ГУ МВД по Москве.

Сколько всего человек удалось задержать благодаря этой системе, в МВД не сообщили. Благодаря камерам, установленным снаружи подъездов жилых домов, с 2017 года удалось задержать 90 человек, следует из статьи.

Система распознавания лиц, связанная с базой федерального розыска, работает в московском метро с весны 2018 года; ее запустили в преддверии чемпионата мира по футболу. На каких именно станциях она установлена, не уточняется.

Поиск разыскиваемых существенно упростился, хотя раньше многие относились к системе скептически, добавляет представитель ГУ МВД.



В мае 2019 года мэр Сергей Собянин заявил о планах создать в Москве «крупнейшую» систему распознавания лиц с использованием более 200 тысяч камер наблюдения. По утверждению мэра, она будет соперничать, «может быть, только с китайскими системами».

https://meduza.io/news/2019/06/27/mvd-rasskazalo-o-rabote-sistemy-raspoznavaniya-lits-v-moskovskom-metro-zaderzhivayut-5-10-chelovek-v-mesyats

Ющук Евгений Леонидович

ИИ научился выявлять отретушированные фото

Компания Adobe в сотрудничестве с учеными Калифорнийского университета в Беркли разработала инструмент на основе машинного обучения, который автоматически обнаруживает любые манипуляции, сделанные с лицом на фотографии. В частности, ИИ безошибочно выявляет правки, сделанные с помощью Liquify (функции Photoshop, которая обычно используется для корректировки формы и изменения выражений лиц).

Алгоритм тренировали на базе данных, состоящей из изображений пар лиц, — до и после использования Liquify. В ходе эксперимента на вопрос, какие снимки были отредактированы, люди-добровольцы давали верный ответ в 53% случаев, в то время как ИИ не ошибался в 99% случаев. Более того, инструмент Adobe может даже попробовать восстановить изображение-исходник, но результат не всегда получается точным.

Пока эта инициатива — не более чем исследовательский проект, однако впоследствии технология может быть доработана и превращена в коммерческий продукт. Как сообщили в компании, этот проект — часть "усилий Adobe по улучшению обнаружения манипуляций с изображениями, видео, аудио и документами".

"Мы гордимся тем, какое влияние на мир оказал Photoshop и другие творческие инструменты Adobe, и вместе с этим осознает этические последствия нашей технологии, — сказали в компании. — Фейковый контент — это важная и все более актуальная проблема".

https://hitech.vesti.ru/article/1213181/