Картинкам нельзя верить. Видеоспуфинг в реальном времени
Некоторые люди полагаются на зрение для распознавания личности собеседника. Это крайне ненадёжный подход, если можно подделать картинку на экране. В эпоху цифровой видеосвязи внешность, голос и поведение человека перестали выполнять функцию надёжной идентификации.
За последние годы разработано несколько эффективных инструментов для подделки видеопотока, в том числе Avatarify Desktop и Deepfake Offensive Toolkit. Таким образом, у злоумышленников появились все возможности, чтобы подделать лицо и голос произвольного человека во время звонка. Специалисты по безопасности и пользователи должны понимать, насколько элементарно выполняется такая операция.
Avatarify Desktop
Одним из первых опенсорсных инструментов для видеоспуфинга стала программа Avatarify Desktop в 2020 году. Для работы требуется Windows 10, рекомендуется видеокарта GeForce 1070 или выше и веб-камера (текущая версия программы 0.10, 897 МБ).
После установки программы её нужно настроить, подключив веб-камеру и расположив своё лицо в центре кадра, а потом выбрав подходящий аватар из набора внизу: Эйнштейн, Стив Джобс, Мона Лиза и т. д.
Спуфинг конференцсвязи выполняется через виртуальную камеру. В настройках Zoom или другой программы для видеокнференций в качестве источника видеосигнала следует указать Avatarify Camera.
В программу можно загрузить произвольный аватар, то есть фотографию любого человека. Разработчик поясняет, что спуфинг выглядит наиболее реалистично, если поза на фотографии совпадает с реальной. Для совмещения источника с аватаром предназначен слайдер Overlay, регулирующий прозрачность накладываемых слоёв (на КДПВ).
Deepfake Offensive Toolkit
В июне 2022 года на Github опубликован более продвинутый инструмент Deepfake Offensive Toolkit (DOT), разработанный компанией Sensity, которая специализируется на пентестинге видеосистем KYC.
Программа тоже работает через виртуальную камеру, которая генерирует интегрированный видеопоток, получая вход с веб-камеры и вставляя туда результат генерации дипфейков.
Нейросеть уже обучена. Дополнительное обучение не требуется. Результат генерируется на лету по фотографии объекта.
В данный момент поддерживается несколько методов генерации: OpenCV (низкое качество), FOMM (First Order Motion Model), а также SimSwap, в том числе с опцией повышенного разрешения (через GPEN).
Для работы программы под Windows требуется OBS Studio с плагином VirtualCam. Сначала виртуальная камера настраивается в OBS Studio, а затем уже в Zoom или другой программе для видеоконференцсвязи появляется новый источник сигнала OBS-Camera .
Идентификация по видео — ненадёжный вариант
Главная проблема заключается не в самом факте разработки доступных опенсорсных инструментов, которыми легко пользоваться. Это было вполне предсказуемо.
На самом деле корень проблемы в чрезмерном доверии к видеосвязи. Недавнее исследование Deepfakes vs Biometric KYC Verification от компании Sensity выявило уязвимости для спуфинга в десятках современных систем проверки личности по видеосвязи (KYC).
Вышеупомянутый DOT разработан именно для тестирования таких систем, чтобы выявить уязвимости в процессе проверки ID. В рамках эксперимента разработчики проверили пять систем KYC. Инструмент обманул пять тестов active liveness (проверка живого человека в кадре), пять тестов на проверку ID, а также четыре из пяти тестов passive liveness и четыре системы полной проверки личности (KYC).
Различные научные группы последовательно предлагают методы детектирования дипфейков на видео. Вот задача для анализа с конкурса Deepfake Detection Challenge:
Но эти методы распознавания включаются в обучение моделей для генерации дипфейков следующего поколения, так что подобный подход нельзя считать кардинальным решением проблемы.
Спуфинг видеосвязи уже используют в реальных преступлениях. Предположительно, с помощью сложных дипфейков в 2021 году была взломана государственная система распознавания лиц в Китае. Украденные биометрические данные использовались для подписи поддельных налоговых деклараций на 500 млн юаней ($76,2 млн).
Недавно в США тоже зарегистрирован случай социальной инженерии с использованием высокотехнологичных дипфейков.
Авторы отчёта Deepfakes vs Biometric KYC Verification оставляют открытым вопрос, насколько распространён этот метод атаки и насколько легко использовать дипфейки в режиме реального времени. Но следует чётко понимать, что сейчас спуфинг видеосвязи — элементарный приём, доступный каждому.
Чтобы гарантировать аутентичность картинки, вероятно, придётся внедрить дополнительные меры защиты. Например, это может быть цифровая подпись фреймов сертификатом конкретной видеокамеры.
Обходим видеоверификации с помощью подмены лица
Берем дроп данные под вериф на бирже, делаем себе документы, а точнее распечатываем фейк документ с фоткой, можно заламинировать. Далее берем напечатанный документ в руки и следуем инструкции. Меняем лицо — получаем вериф.
https://github.com/alievk/avatarify — позволит тебе подменить лицо в реальном времени, во время видеозвонка в скайпе, или зуме.
Инструкция по установке на Windows
1) Переходим на этот сайт и скачиваем Miniconda python 3.7:
Далее вводим в пуске "Miniconda", и открываем Anaconda promt:
Вводим по очерёдности команды в консоль:
После успешного завершения, скачиваем доп.ресурсы с
Потом размещаем vox-adv-cpk.pth.tar в папку avatarify (не распаковываем).
Папка avatarify находится в C:\Users\
После этого, если вы уже закрыли консоль miniconda, то открываем её снова, прописываем:
И после этого прописываем следующее:
Убедитесь, что ваша ОЗУ не забита, т.к при первом запуске программа докачает и установит нужные ей элементы:
После успешного запуска на экране появятся 2 окна, в одном будет изображение с веб камеры, в другом — с Avatarify^
1-9: переключение между лицами;
0 (ноль): включает и выключает отображение Аватара;
A/D: предыдущий/следующий аватар из папки;
W/S: приближение камеры;
Z/C: настройка непрозрачности наложения Аватара;
X: сбрасывает настройки,перед использованием помогает;
F: поиск окна и опоры;
R: зеркальное отображение с веб камеры;
T: зеркальное отображение аватара;
Управление аватаром
Вот основные принципы управления вашим аватаром:
Выровняйте свое лицо в окне камеры как можно ближе по пропорциям и положению к целевому аватару. Используйте функцию увеличения/уменьшения масштаба (W / S клавиши). Когда вы выровняетесь, нажмите "X", чтобы использовать этот кадр в качестве ссылки для управления остальной анимацией.
Используйте функцию наложения (клавиши Z/C), чтобы максимально приблизить выражение вашего лица и лица аватара.
Кроме того, вы можете нажать "F" для программного обеспечения, чтобы попытаться найти лучшую позицию. Это замедлит частоту кадров, но пока это происходит, вы можете продолжать двигать головой: окно предварительного просмотра будет мигать зеленым цветом, когда он обнаружит, что ваша поза лица ближе соответствует аватару, чем та, которую он использует в данный момент. Вы также увидите два числа: первое число — это то, насколько близко вы в данный момент выровнены по Аватару, а второе число-насколько близко выровнена система отсчета.
Вы хотите получить первое число как можно меньше — около 10 обычно является хорошим выравниванием. Когда вы закончите, нажмите "F" еще раз, чтобы выйти из режима поиска опорных кадров.
Вам не нужно быть точным, и некоторые другие конфигурации могут дать еще лучшие результаты, но обычно это хорошая отправная точка.
Теперь, скачиваем плагин для OBS, а также сам OBS Studio
https://obsproject.com/forum/resourc. irtualcam.539/ ( выберите установить и зарегистрировать только 1 виртуальную камеру):
Запускаем OBS
В разделе Sources нажмите на кнопку Добавить (знак"+"), выберите Windows Capture и нажмите OK. В появившемся окне выберите "[ python.exe ]: avatarify " в выпадающем меню окна и нажмите кнопку OK. Затем выберите Edit -> Transform -> Fit to screen.
В OBS Studio перейдите в меню Сервис — > VirtualCam. Проверьте автозапуск, установите Буферизованные кадры в 0 и нажмите кнопку Пуск.
Теперь OBS-Camera camera должна быть доступна в Zoom (или другом программном обеспечении для видеоконференцсвязи).
Настраиваем gps под прописку и ищем чистый ip под город прописки!
2 метод
Настраиваем gps под прописку и ищем чистый ip под город прописки!
3 метод
Подмена изображения в камере. Этим способом можно регистрировать акки каршеринга на левые данные, ибо в некоторых приложениях нельзя загрузить уже имеющиеся photo, для этого нам всего лишь потребуется всего лишь установленная операционная система Linux.
1. Устанавливаем виртуальную камеру
Ставим кодек;apt-get install git make ffmpeg
Клонируем репозиторий драйвера;
make && sudo make install
sudo modprobe v4l2loopback
У нас появляется устройство /dev/video0 или цифра выше если у вас уже стояло что-то
2. Запускаем трансляцию изображения в видео поток драйвера ffmpeg -loop 1 -r 1/5 -i "path_to_image" -c:v libx264 -vf fps=25 -vcodec rawvideo -pix_fmt yuv420p -threads 0 -f v4l2 /dev/video0
Указываем обязательно -loop 1 чтобы зациклить данное действие.
3. Ну теперь финальная стадия, это эмуляция, открываем Android Studio, открываем окно где редактируется виртуальная машина и в настройках камеры, выбираем наше виртуальное устройство,запускаем и разуемся жизни
Настраиваем gps под прописку и ищем чистый ip под город прописки!
4 метод
Для тех кто не мог пройти верификацию. Держите подгон. Как никак Badoo один из лидеров по количеству мамонтов и дрочеров.
В Snapchat появился фильтр, меняющий пол. Эта фича позволяет с легкостью пройти верификацию на Badoo, а дальше — принимать дрочерский трафик и зарабатывать на нем всеми известными способами.
Необходимо открыть камеру в приложении, справа от кнопки «Сделать фото» есть раскрывающаяся галерея масок — нужные фильтры находятся там;
Среди «масок» есть две: одна с мужским лицом, другая с — женским. Это и есть фильтры «смены пола»;
После активации фильтра нужно выставить камеру так, чтобы лицо попало в границы «маски»;
Фильтр работает только в «живом» режиме, из галереи фото добавлять нельзя. Но можно переключиться на заднюю камеру и, к примеру, захватить лицо человека на фото.
Настраиваем gps под прописку и ищем чистый ip под город прописки!
5 методов
Установка стандартная, после перезагружаем. Патчить ничего не надо. Скачиваем fakeapp. Скачиваем https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/
ВАЖНО! ПОВТОРЯЕМ В ТОЧЬ ТОЧЬ.
Распаковываем FakeApp.zip в корень диск С. А так-же в корне диска С создаем папку fakes, внутри создаем папки data, data_A, data_B. ffmpeg, распаковываем в папку FakeApp.
Получаем такую картину:
Этап подготовки видео
Я загрузил видео с интервью Хлое Морец и теперь нужно на любом видеоредакторе нарезать участки видео с её лицом.
Сохраняем нарезанное видео в качестве 720p в папку C:\fakes\data_A называем её 1.mp4
Запускаем командную строку, пишем:
C:\FakeApp\ffmpeg\bin\ ffmpeg.exe -i C:\fakes\data_A\1.mp4 -vf fps=25 "C:\fakes\data_A\out% d.png "
В папке C:\fakes\data_A видим как появляются картинки, ждем завершения процесса.
После завершения удаляем в папке C:\fakes\data_A видео 1.mp4
Запускаем fakeapp.bat в папке C:\FakeApp
Выбираем Align, поле Data указываем C:\fakes\data_A
ЖДЕМ ПОЛНОГО ЗАВЕРШЕНИЯ!
В папке C:\fakes\data_A появится папка aligned где все упорядочены её лица.
Этап номер два
Находим видео для друга и повторяем весь процесс, только вместо data_A указываем data_B. Главное видео для друга должно быть одно лицо, если лиц в кадре несколько, программа будет менять их все.
После того как в папке data_A и data_B появилась папка aligned с упорядоченными лицами переходим к тренировке. Этот процесс жопаболь, ибо уходит очень много времени для тренировки нейросети.
Переходим на вкладку Train
В поле Data A указываем путь C:\fakes\data_A\aligned
В поле Data B указываем путь C:\fakes\data_B\aligned
Жмем Start и ждем. Наблюдаем как постепенно нейросеть учится и качество фото улучшается. Если надоело ждать или качество вас устраивает, нажимаем клавишу Q, программа сохранит "весы" связей и можно будет в дальнейшем продолжить расчеты, ничего не теряется.
Нейросеть будет учиться примерно сутки на 1050ti. Склеивать готовое видео не долго, по времени уходит максимум 1 час.
Варианты монетизации
Вебкам; шантаж; идентификация бриж, карешеринга, букмекерских контор и т. д.
— прикручиваешь фотку клиентки к «голому телу» (мама я на вписке) и вежливо просишь оказать материальную помощь.
— прикручиваешь фотку к видео и проходишь идентификацию в партнерках/сервисах.
Не забывайте настраивать gps под прописку и брать чистый ip под город дроп данных. Всем успехов!
Как заменить лицо на чужое с помощью нейросети
В 2022 году создавать собственные дипфейки можно даже без знаний программирования и часов рендеринга от нейросети — создать дипфейк не сложнее, чем поменять бэкграунд в Zoom. Нужна только программа DeepFaceLive.
Она переносит любое лицо на тело другого человека — скажем, ваше лицо на Илона Маска. Утилиту можно использовать также в режиме реального времени и подменять своё лицо на стримах. Всё просто: скачиваем файл программы из GitHub , распаковываем и запускаем его.
Нажимаем на значок папки, выбираем нужное видео, настройки и лицо другого человека — оно появится вместо того, что на видео (тут есть большая библиотека). Каждый раз не забываем в списке указывать ваше устройство, отвечающее за создание дипфейка. Через некоторое время вы увидите результат, который можно посмотреть и скачать.
Спасибо! Можно поподробнее про установку? Это надо ставить python ка к я понимаю. судя по расширения файлов.
Дубляж видео на русский с сохранением голоса. Сравнение HeyGen с ElevenLabs
В новом веке технологий, нейросети открывают потрясающие возможности для бизнеса и заработка в интернете. Одним из интересных направлений является дубляж видео с сохранением оригинального голоса. В данной статье рассмотрим два сервиса — HeyGen и ElevenLabs, и узнаем, как они могут помочь в реализации идей заработка с помощью нейросетей.
HeyGen и ElevenLabs
Я уже рассказывала про перевод от HeyGen. HeyGen – это инновационный сервис, который блестяще справляется с переводом видео, сохраняя интонации голоса оригинального диктора.
Минус
Однако, на данный момент он не поддерживает перевод с русского языка. В то время как ElevenLabs успешно дублирует видео на русский язык.
ElevenLabs
У ElevenLabs уже был voice cloning, сейчас же одним игроком на рынке дубляжа видео стало больше! ElevenLabs прекрасно переводит на русский. Сервис поддерживает 29 языков и сохраняет оригинальный тон голоса. Для примера я скачала интервью Илона Маска на английском языке и перевела его на русский с помощью ElevenLabs.
Оригинальное интервью на английском языке:
Перевод на русский и клонирование голоса ElevenLabs:
Процесс перевода видео прост и интуитивен: загружаем видеоролик, выбираем язык ввода и язык вывода, ожидаем некоторое время и получаем готовый результат.
Сравнение HeyGen и ElevenLabs
При сравнении HeyGen и ElevenLabs, оба сервиса анализируют речь, переводят и синтезируют ее в новую звуковую дорожку, создавая естественное звучание. Основное отличие в том, что ElevenLabs предлагает бесплатный перевод до 2000 символов, в то время как HeyGen ограничивает ролики размером до 500 мб и предоставляет только 1 генерацию бесплатно.
Резюмируя, оба они переводят отлично и очень похоже на оригинальный голос, но HeyGen подстраивает еще и движение губ
Эти инструменты демонстрируют потенциал нейросетей в бизнесе и возможности заработка в сфере перевода и дубляжа видео. Подписывайтесь на телеграм канал НейроProfit, чтобы узнать больше о возможностях нейросетей в создании новых источников дохода.
Бесплатное клонирование голоса и перевод на другие языки
Всем привет! Нашла интересную нейросеть XTTS, которая может клонировать ваш голос и в дальнейшем использовать его для создания голосовых записей на разных языках. Это крутой бесплатный аналог HeyGen, поддерживающий русский язык.
HeyGen
Кто не знает, сервис HeyGen не только преуспел в создании реалистичных аватаров, но и в клонировании голоса и перевода его на различные языки в режиме реального времени — второе видео это хорошо демонстрирует
Но так ли они оба хороши?
Чуть позже скину обзор на XTTS и сравню ее с HeyGen. Ролик получился длиннее положенных 3 минут. А кто не хочет ждать, как обычно, в моем телеграм канале НейроProfit видео уже есть. Пока сразу скажу, что XTTS бесплатный и поддерживает русский, в отличие от HeyGen
Новый прикол отечественной технологии
Списывай, но не точь-в-точь.
Появился новый прикол отечественной технологии.
«Отечественный» (хи-хи) телефон Р-ФОН оказался почти полной копией бангладешского смартфона Symphony. Российские техноблогеры заявили, что модели являются идентичными по характеристикам, только вот Symphony Helio 80 получил камеру на 108 Мп, а «наш» — на 50 Мп.
Никогда такого не было, и вот опять😁
Ответ на пост «Как бесплатно активировать Windows?»
Есть более простой вариант.
Ранее у Майкрософт была программа для людей с ограниченными способностями, по которой можно было сделать апгрейд или активировать Вин10. Разницы в сравнении с обычной версией я не видел. Сейчас программа уже закончилась, но archive.org все помнит.
Все что нужно сделать, это скачать файл и запустить обновление. Сама страница уже не доступна, но файл есть у меня на Гугл Диске, можете качать.
UPD: Если кто-то боится за свой комп, можете сами:
— выбрать любую доступную дату в 2017 году
Кастомная клавиатура своими руками 3x5_3
Так сложилось что я один из тех анонимных пикабушников что читает но не постит. Засилие баянов надоело — решил поделиться тем что я изготавливаю в свободное время авось будет интересно.
Данный рабочий конфиг мой основной. Позволяет печатать в 10 пальцев абсолютно в слепую очень комфортно. Главное требование в моей доработке что бы все кроме свичей (кнопок), винтиков и микроконтроллеров я мог воспроизводить дома самостоятельно
Началось все с того что в один момент у меня начали болеть кисти от большого набора текста по основной деятельности (QA инженер, IT специалист). Погуглив понял что дело идет к чему то на подобии туннельного синдрома из-за неправильного расположения кистей рук на клавиатуре ноутбука.
Первое что я решил сделать — купить удобный девайс. Клавиатуры от именитых брендов мне не понравились антропометрически — нет орто линейности (это когда клавиши в ряд по вертикали).
Решил купить от бренда пиарившегося тут и на хабре, но возвратив им по гарантии шестую по счету клавиатуру принял решение делать такую клавиатуру самостоятельно.
Проблему эти клавиатуры (через полтора года проб и ошибок — об этом отдельный пост) полностью решили. Руки отдыхают на ней и шея не болит.
Параллельно начал раздавать такие клавиатуры друзьям и даже три продал на авито.
Научился «печатать на продажу» пластиком ABS, лить силикон (для проставок между клавиатурой и столом) и делать матрицы для заливки, красить и обрабатывать пластик, много паять. Устранил проблему при которой промышленные варианты имеют проблему отвала второй половинки (правой клавиатуры).
Очень увлекательное и сложное хобби которое мне по душе.
Кроме этого проекта делал проекты по автополиву на двадцать соток, за 14 000 рублей. Автокормушки для рассыпного корма под стандартные сантехнические трубы (можно кормить от котов до всего ассортимента птичьих в домашнем хозяйстве). Автолазер для кота (он уже работает пару лет без нареканий). На самом деле проектов много но что то не делился я ими ни разу, считал их несовершенными).
В догонку немного из последних собранных клавиатур:
Данную белую клавиатуру отправлю своему другу Жене — топовому и классному системному аналитику
Зеленая не зашла по дизайну, белая как и черная в моем производстве пользуется спросом Подушечки себя плохо показали (шил сам и из меня плохая швея). Клава тонкая и они не очень хороши так как мышка требует свободы для рук а подушечки (правая) ее блокируют
Данная клавиатура отправлена в Турцию к моему хорошему другу разработчику, но разъем 3,5 jack себя очень плохо зарекомендовал и я от него отказался в домашнем производстве.
Будет интересно еще напишу) дайте только знать)
Ответ на пост «Как с вероятностью 95% оценить, что ваше устройство взломано?»
То, что посоветовал ТС — лютая клоунада. Но если же вам действительно хочется проверить, а не сливается ли чего лишнего с вашего компьютера, то рекомендую обратить внимание на Simple Wall. Простой интерфейс, удобная настройка, открытый исходный код — то что нужно, чтобы закрыть все исходящие соединения для непрошенных гостей и чуть больше контролировать, что творится в вашей системе. Ссылочка на гитхаб для роднуль
Ну а если мы серьёзные ребята, хотим мониторить всё и вся, да ещё и не только на виндовом десктопе, но и на линуксовом сервере и маковском нотубуке — посмотрите в сторону Safing Postmaster. Он платный, но исходники так же доступны, работает на уровне ядра ОС и везёт с собой ещё вагон различных полезных фич. Сайт и гитхабчик так же прилагаю
Никаких ссылок на тг, дзен и прочую кошачью залупу, ван хандрен пёрсент авторский контент
Инструменты OSINT для Onion сайтов
Небольшой список полезных инструментов для работы с сайтами в сети Tor.
Поисковые утилиты:
Инструменты для получения onion ссылок:
Tor66 Fresh Onions — http://tor66sewebgixwhcqfnp5inzp5x5uohhdy3kvtnyfxc2e5mxiuh34iid.onion/fresh
Инструменты для сканирования:
DENUVO слила VMProtect?? Крупнейшая утечка
Буквально несколько часов назад, на одном из китайских форумов неизвестные анонимусы в масках выложили в открытый доступ исходные коды известного Российского протектора VMProtect последних версий (3.2-3.5.1). Штаб-квартира фирмы VMPSoft находится в городе Екатеринбург на улице 8марта.
Пожалуй, наибольшую известность VMProtect получил после ГРАНДИОЗНОГО скандала с разработчиками DENUVO Software Solution Gmbh. Напоминаем, что последняя контора сама умудрилась незаконно, с нарушением авторского права, использовать в 2014-2015 годах исходные коды VMProtect версий 2.x-3.0.x банально переименовав их в DENUVO v1-v2, что в итоге было вскрыто сначало при взломе (cracklab), а затем, под давлением хакерской общественности, в марте 2017 года признано самими разработчиками VMPsoft в эпичном посте
Ввиду того, что дело шло к суду и получило нехилый такой резонанс, в июле 2017 на своём сайте разработчики VMProtect тихо написали короткое сообщение, что конфликт якобы улажен (при этом отключив комментарии к новости) и пошли пилить следующий билд, который как раз и был успешно слит.
Примечательно, что публичная версия программы DENUVO Profiler для анализа защиты, выпущенной на том же cracklab, подходила для анализа, как самого VMProtect, так и DENUVO.
Что известно на данный момент про саму утечеку
1) Оригинальный архив утечки разбит на три части, однако его успели скачать только два-три анонимуса. Сейчас распространяется в сети целый перепакованный архив.
2) В перепакованной версии отсутвуют некоторые важные файлы, прежде всего, механизмы работы VMProtect на Microsoft Windows. Возможно, эти файлы были вырезаны намеренно из оригинала первыми, кто скачал архив. По крайней мере, в андеграунде идёт их активный поиск.
3) Уже прошел слух, что к сливу могут быть причастны разработчики DENUVO (бывшие). По непотвержденным данным, один из быаших разработчиков DENUVO участвует в команде EMPRESS.
4) Годом ранее были слиты валидные сертификаты для цифровой подписи.
Как это повлияет на взлом игр в будущем?
В настоящий момент VMProtect используется отдельно от DENUVO, хотя чаще всего в одном и том же исполняемом файле на десятки-сотни мегабайт, как слоеный пирог.
Тем не менее это упростит взлом защищенных им игр. Причём самым существенным образом, если ключевые файлы исходного кода VMProtect под Windows найдутся публично или будут переданы той же EMPRESS неофициально (второй вариант наиболее вероятен). Как минимум, такой крупнейший слив подорвет доверие разработчиков игрушек к продукту VMProtect, заставив его разработчиков фактически начать с нуля разработку новой версии, а простые геймеры получат менее тормозящие игрушки.
Ответ refeaime в «Как уменьшить пинг в играх и увеличить плавность на Windows 10/11»
Еще раз повторю. Пинг в онлайн играх уменьшить невозможно. Пинг это время за которое пройдет пакет от точки А до точки B. И не пытайтесь мне доказать обратное. Все эти лишние махинации — ничего не улучшат, а принудительно отсылать пакеты, путем снятия таймаута для отправки/приема по ТСР — наоборот еще хуже может сделать. Количество процессов — 130-150 — это полная норма, для windows 10. С такими статьями народ и портит свою windows. Насмотрятся не пойми что, после чего лезут в msconfig, ставят всякие драйвер паки и тому подобный мусор. По поводу сборок от «Васяна», сетевая часть везде одинаковая, так к слову.
Порно — истинный двигатель прогресса. Почему "индустрия для взрослых" может стать еще одним локомотивом развития искусственного интеллекта
Что общего у кабельного ТВ, онлайнплатежей и даже книгопечатанья? Все эти инновации распространились благодаря «взрослому контенту». А теперь порноиндустрия может придать импульс целому направлению развития искусственного интеллекта. Почему так — разбираем на примере покупки порноимперии канадским фондом этичных инвестиций (wat?).
Какое событие заставило меня написать эту статью именно сейчас
Есть такой канадский фонд Ethical Capital Partners (ECP). У него довольно интересная специализация — он занимается так называемым «этичным инвестированием».
«Этичное» здесь не означает, что фонд покупает компании, чьи чистые помыслами директора только и думают, как бы направить сверхприбыли на помощь амурским тиграм, ну или, например, детей в Уганде накормить. Как разтаки наоборот, ECP специализируется на активах, которым очень не хватает этики в управлении.
На их сайте указано, что это, например, стриминговые сервисы, студии по созданию онлайн контента или рекламные платформы. ECP заявляет, что готовы прийти на помощь таким компаниям, чтобы те под их крылышком могли взрастить этичные подходы ведения бизнеса. Про охренительную маржинальность подобных бизнесов лендинг фонда тактично умалчивает. Но это ладно, статья не об этом, я просто ввожу в курс дела.
Также есть такой ITхолдинг MindGeek. Если вы думаете, что в этой компании техногики придумывают какиенибудь прорывные ITтехнологии, то. ну, в общем, не совсем (большинство гиков скорее выступают постоянными клиентами этой компании).
Если вы не слышали про MindGeek, то вы точно слышали (и видели) о ее, скажем так, дочерних активах — портал Porhnub (a.ka. «оранжевый Youtube») и студию Brazzers.
Считаю излишним подробно расписывать, что конкретно делают эти бренды. Лишь скажу, что за последние годы Pornhub (именно эту платформу можно назвать главным активом MindGeek) попал в целую череду скандалов.
В чем только компанию не обвиняли. И в незаконной загрузке на портал чужих видео без разрешения, и в торговле порнографией с участием несовершеннолетних, и в отсутствии должной проверки пользователей (особенно тех, кто загружает видео) изза плохой процедуры верификации. Про это можно детальнее почитать вот тут.
И, конечно, MindGeek, как и других крупных представителей порноиндустрии, постоянно обвиняли в самом страшном преступлении — в излишней сексуализации и эксплуатации женщин (про мужчин, кстати, ничего не сказано — в представлении широкой общественности они наверно чисто на волонтерских началах снимаются).
Это Eva Elfie, она же Юлия Романова из Омска. В 2022 г. она стала самой популярной порноактрисой в мире, как раз по версии Porhnub. Уж не знаю, возможно, она и жалеет о выборе своего карьерного пути. Но что-то мне подсказывает.
Дошло до того, что в 2021 году даже Visa и Mastercard перестали обрабатывать платежи для Pornhub, пока последние не устранили самые громкие репутационные косяки.
Зачем на самом деле этичный фонд покупает неэтичных порнушников
Так вот, пару недель назад этичные инвесторы из ECP заявили, что покупают MindGeek за неопределенную сумму (но явно не за маленькую). Разумеется, покупку подобного актива с такой неоднозначной репутацией попытались оправдать намерением поменять подходы компании к ведению бизнеса (чтобы разрушить этот самый ореол токсичности).
Тем не менее, знающие люди поговаривают, что дело не совсем в этом. Вернее, совсем не в этом. И даже не в том, что хитрюги из ECP под видом этичных инвестиций покупают лидера офигительно прибыльного рынка (хотя казалось бы). Причина может быть еще интереснее.
Как ни странно, виной всему может быть желание закрепить лидерство в определенных сегментах решений на базе искусственного интеллекта. Если вы уже потянулись закрыть статью с мыслью «совсем у автора чердак отъехал», то сейчас поясню.
Вы наверняка видели, что в индустрии видеоконтента активно развиваются дипфейктехнологии. Их развитие и коммерциализация началась еще до GPTбума. Например:
Полгода назад вышла реклама с дипфейками Тома Круза и Дикаприо (интересно, Том Круз сам исполнял трюки своего дипфейка?), а еще через месяц фейковый Илон Маск рекламировал стартап в сфере недвижимости. Ну и конечно, еще годом ранее вышла реклама Мегафона с липовым Брюсом Уиллисом и вроде бы настоящим Азаматом Мусагалиевым.
В декабре бывшие создатели «Южного парка» привлекли 20 миллионов баксов для собственной дипфейкстудии Deep Voodoo. Ранее эта студия делала дипфейкклипы для всяких рэперов, но, понятное дело, что нацеливаются они в первую очередь на киноиндустрию.
Этот Уилл Смит на картинке не настоящий, его сгенерила Deep Voodoo для клипа Ламара Кендрика. Ну еще бы, вы хоть раз видели Уилла с такой прической?
Более точечное применение технологии уже получило распространение и в кино. Например, еще в Мстителях омолаживали Даунимладшего, а в Мандалорце — Марка Хэмилла.
Теперь же спираль развития дипфейка раскрутится на принципиально других скоростях.
Тем не менее, для повсеместного внедрения дипфейковых образов в большом кино все же существует ряд ограничений. Ну знаете, критики могут не признать такие полотна за трукино, зрители начнут нос воротить от настолько уж откровенного попкорна, дипфейккартины могут получать тухлый рейтинг на Роттен Томатос. Ну вы поняли.
Да и не факт, что большие актеры на пике популярности согласятся предоставлять свою внешность для таких экспериментов (ладно бедный дедушка Брюс, а вот по поводу суперзвезд в самом соку я бы не был так уверен). Так что, либо придется както мирить ИИкино с обычным, либо же «душить» актеров и выращивать новое поколение виртуальных звезд. А для этого нужно время.
Совсем другое дело порноиндустрия. Смотрите:
Кино для взрослых — это чистой воды товар массового народного потребления. Ширпотреб как он есть. Порно абсолютно фиолетово на мнения критиков и рейтинги на Кинопоисках. Про Кинопоиск — это образно (там нет порно). Нет, конечно, у индустрии есть свои награды, премии и моменты триумфа. Но давайте будем честны, порно смотрят совсем для других целей и выбирают исходя из других критериев.
Работники данного жанра чаще всего начинают строить карьеру не ради искусства. Вряд ли, настраиваясь перед съемками, они мысленно проговаривают свою благодарственную речь на церемонии вручении Оскара. Нет, это просто некий социальный лифт, к которому зачастую прибегают особенно дерзкие и отчаянные. Поэтому, полагаю, с актерами данного жанра будет гораздо проще договориться об использовании их образов с виде дипфейков.
В отличие от кино, в котором помимо актерской работы есть еще сюжет, монтаж, спецэффекты и операторская работа, порно куда проще делать. Ценители, конечно, возразят: «Как это в порно нет сюжета? Я его вообщето ради сюжета смотрю. И операторской работы, конечно». Но давайте будем честны — исполнить миниатюру по доставке пиццы сможет и нейросетка.
Я сначала хотел в одном из абзацев написать термин «клубничка», но словил лютого кринжа от одной мысли. Вы тоже лучше так не говорите. Не портите репутацию сочной летней ягоды (полюбуйтесь вот на ее фото лучше).
Ну и наконец, постепенное вытеснение живых актеров дипфейками способно буквально вытащить за уши эту индустрию из скандалов. Порноиндустрия буквально по волшебному щелчку Таноса превратится из грязной эксплуатации бедных девушек (и парней тоже, видимо) в социально ответственный бизнес, который одним их первых взял и обелил свои практики. Безусловно, такое произойдет во многих отраслях, но именно в порно контраст будет наиболее ярким. И будьте уверены — приверженцам разномастных повесточек это ой как понравится.
Короче говоря, порно — идеальная среда для обкатки дипфейк технологий и некоторых других решений для создания визуального контента с помощью ИИ. Да, еще забыл добавить, что у рынка порно с лихвой хватит спроса, чтобы профондировать полный цикл коммерциализация даже весьма непростой технологии.
И это даже не говорю про обычную генерацию сия действа нейронками (такие решения уже активно реализуются целой плеядой adultэнтузиастов).
Именно поэтому, по мнению некоторых СМИ, «этичные инвесторы» и покупают MindGeek. Они чувствуют, что и так маржинальный продукт скоро может стать практически бесплатным в создании. Поэтому, прикрываясь своей ключевой специализацией в виде этики, почему бы не поучаствовать в пироге, который толькотолько печется в большущей печи? Хотя стоит признать, что и юлить здесь не очень нужно, ведь вопрос этики действительно решится.
К тому же, вероятно, если какието технологии окажутся особо успешными и перспективными, то можно попытаться вывести их за контур ХХХиндустрии. Короче говоря, у MindGeek большое будущее.
Другой вопрос — будут ли этому рады парни и девушки, для которых это был шанс вырваться из подтанцовки в локальных барах, а теперь их место займет искусственный интеллект? Не уверен.
Как индустрия для взрослых определяла направление технического прогресса — вспоминаем самые яркие случаи
Если после прочтения вышенаписанного у вас в голове созрела мысль «это что получается, какаято порнуха становится поставщиком инноваций?», то слушайте дальше.
Это далеко не первый случай, когда сексиндустрия способствует технологическому прогрессу. Безусловно, далеко не порноделы создают новые технологии и инновационные продукты. Однако история знает несколько ярких примеров, когда именно они играли роль «критической массы», способствующей утверждению той или иной технологии в качестве общепризнанного стандарта.
Итак, давайте кратко пройдемся по таким примерам.
Начнем издалека (прям очень издалека). Все мы в курсе, что первые опыты с книгопечатаньем в 1440-х годах проводил немецкий. как его правильно назвать. пусть будет изобреталь — Иоганн Гутенберг. Но это были именно что эксперименты, хотя и успешные. А вот первую настоящую типографию создал примерно 30 лет позже англичанин Уильям Кекстон, которого уже можно назвать полноценным издателем того времени.
И знаете, какая книга вышла в первый массовый (для того времени) тираж? «Кентерберийские рассказы» поэта Джефри Чосера. Это был сборник из нескольких новелл в стихах, осмысляющих и высмеивающих жизнь тогдашней Англии. Многие новеллы затрагивают жизнь бедных слоев населения, а также слегка стебутся над грешками католического духовенства. И, что любопытно, новеллы изобилуют описанием весьма откровенных сцен. Для того времени это была прям хардкорная порнуха, так что многие современники сочли произведение похабным и социально неприемлемым (а сейчас мы бы назвали такие новеллы «эротическими»).
Вероятно, не просто так в фамилии Уильяма Кекстона есть слово «кек».
Так что, возможно, скачком в развитии книгопечатанья человечество тоже обязано ХХХматериалам (разумеется, по меркам своего времени). А на что в свою очередь повиляло развитие книгопечатанья — это уже совсем другой вопрос (спойлер: примерно на весь дальнейший ход истории).
Ладно, перенесемся во времена, когда порно стало уже похоже на современное.
Здесь стоит упомянуть случай, который многие знают — как порноиндустрия определила флагманский формат видеокассет.
В 1970-х году два японских гиганта — Sony и JVC бодались за лидерство на рынке видеокассет. Сначала Sony выпустил свой формат Betamax, а примерно через год JVC представили всем нам знакомую VHS. Оба формата поддержали несколько крупных игроков на рынке, так что образовались две группы влияния. При этом взгляд на рынок у этих групп влияния сильно различался (как и характеристики самих продуктов):
Сверху — Betamax, снизу — привычная нам всем «вэ-ха-эс-ка».
Sony решил довольно жестко подходить к вопросу выбора лицензиатов, которым разрешалось использовать новый формат. К тому же, во избежание рисков, компания отказалась от сотрудничества с прокатчиками. Сам же Betamax отличался более высоким качеством изображения, но меньшими объемами под запись.
JVC же выбрала более демократичную политику и начала предоставлять свой формат прокатчикам на льготных условиях. К тому же, хотя VHS и уступали в качестве изображения, на них можно было записать гораздо больше материала (аж несколько часов).
В результате именно VHS стала активно использовать зарождающаяся в то время порноиндустрия. А раз форматы кассет были не совместимы друг с другом, то сами понимаете, какие именно видеомагнитофоны стали пользоваться спросом у массового пользователя.
Примерно такой же фокус порнушники проделали в 90-х годах с DVDдисками, а позже и с форматом BlueRay.
Получается, что в случае с видео индустрия для взрослых обеспечила определенным форматам необходимый нетворкэффект, в результате чего они стали обречены на популярность.
Нетворкэффект (a.k.a. «сетевой эффект») — это ситуация, когда чем больше людей чемто пользуется, тем больше ценности это чтото имеет для каждого отдельного пользователя.
Например, чем больше людей покупают видеомагнитофоны под VHS, тем больше видео выпускается именно на VHS, а значит тем лучше каждому владельцу такого видеомагнитофона.
Ктото может мне справедливо заметить: «Ну окей, формат видеокассет и дисков — это местечковый пример. Порно — значимый тип видеоконтента, а значит все логично и закономерно, и чего вообще об этом вспоминать».
А как вам тогда такой пример — онлайнплатежи. Дада, те самые платежи на сайтах и в приложениях, которыми каждый из нас сегодня регулярно пользуется во всех сферах своей жизни. Их появлению мы тоже обязаны фильмам для взрослых.
В 1990-х молодого американского предпринимателя Кристофера Маллика позвали два его дружбана, чтобы он помог им запустить их порносайт. В числе прочего Маллик заметил, что порносайты того времени абсолютно не умели работать с приемом банковских карт, изза чего не могли нормально монетизироваться через продажу контента (например, через подписку).
В результате Маллик убедил этих своих двух друзей, что им нужно заниматься не откровенными видео, а онлайнплатежами. Так появилась компания Paycom, предлагающая обработку онлайнплатежей для сайтов. Компания работала не только с индустрией для взрослых, но именно порносайты смогли разогнать объем обрабатываемых ею транзакций до весьма солидных 1,5 млрд долл. в год.
Кстати, история Кристофера легла в основу фильма «Посредники». Смотрел его пару лет назад, довольно неплохое кинцо, рекомендую.
Потом, правда, дела у Маллика пошли не очень. В том числе потому что одна их его следующих финтехкомпаний — ePassport — оказалась втянута во фродскандал и была заблокирована вместе с деньгами пользователей. Но именно идеи и технологии Маллика во многом легли в основу онлайнплатежей, какими мы их знаем сегодня.
Ну и разумеется, нельзя не сказать о влиянии порно на интернет в целом. Когда в 1990-е интернет начал приобретать более менее современные черты, порноиндустрия со всех ног понеслась в сеть. Что логично — ведь качать порнушку из интернета (эх, а ведь и правда, тогда нужно было именно качать, и не только порнушку) было гораздо удобнее, чем покупать кассеты или журналы. И фиг бы с ним с удобством, интернет еще и приватен, а в таком щепетильном деле это далеко не последний фактор.
Известное выражение «Internet is for porn» появилось не просто так. На постсоветском пространстве от старшего поколения часто можно было услышать чтото вроде «да в этих ваших интернетах одна порнуха!», что по сути является той же фразой, но чуть переработанной.
В общем, интернет и порно слились в симбиозе. И действительно, в какойто момент глобальный интернет состоял из ХХХвидео чуть ли не на половину. Однако была проблема — скорость, ведь потреблять данный контент хотелось в хорошем разрешении.
В итоге в 2004 г. исследовательская компания Nielsen выпустила исследования (вот тут есть выжимки из него), где заявила, что именно порно во многом стимулировало прокладку широкополосного интернета в большинстве европейских стран (в исследовании речь шла про Европу, но, думаю, в других регионах ситуация была схожая).
Конечно, было бы. хм. передергиванием сказать, что только порно способствовало развитию высокоскоростного интернета. Конечно, еще были файлообменники с растущими объемами хранения (львиную долю из которого тоже занимало порно, хех), скачивание музыки и многое другое. Но, пожалуй, именно adultконтент стал самым тяжеловесным катализатором общего потребления интернеттрафика.
Собственно, вот. Так что, поверьте, «оранжевый Ютуб», которого купил канадский фонд, проделал просто титаническую работу по упорядочению этого сегмента интернета в продвинутый IT-продукт.
Это далеко не все инновации, к которым порноиндустрия приложила свою волосатую руку. Здесь же можно вспомнить вебкамеры, приватные чаты (из которых, между прочим, потом выросли мессенджеры), кабельное телевидение и даже модем. И многое, многое другое.
А теперь, похоже, пришло время искусственного интеллекта. Не волнуйся, ИИ, ты точно попал в хорошие руки!
Пару слов в заключение
Почему же именно порно так притягивает инновации? Предположу, что примерно по той же причине, почему множество инноваций появляются в военное время. Или же почему всяческие мошенники или заключенные в тюрьмах порой являют миру изобретения и самодельные гаджеты на грани гениальности.
Когда для банального выживания нужно прыгнуть выше головы и проявить умение вертеться на сковородке, которому позавидует любой уж — инновации рождаются сами собой. А порноиндустрии еще и хватает денег на их устойчивое масштабирование. Такие дела.
А вообще, считаю, порноиндустрии нужно сказать огромное спасибо. Вероятно, благодаря ей люди убивают и мучают друг друга чуть менее агрессивно и яростно.
Друзья, в процессе написания (и особенно подбора картинок) для этой статьи я получил легкую психологическую травму и вьетнамские флешбэки. Поэтому будет круто, если вы поддержите меня подпиской на мой канал Disruptors. Там хватает подобного контента, где я докапываюсь до сути происходящих событий в бизнесе, инновациях и технологиях (написанного при этом живым нескучным языком и с юмором).
P.S. Эта статья не содержит порнографии и не пропагандирует распространение порнографических материалов. Ее цель — исключительно ознакомить читателя с влиянием порноиндустрии на глобальный прогресс в ходе разных исторических периодов. Напоминаю, что изготовление и распространение порнографии запрещено по закону и наказывается сроком от 2 до 6 лет лишения свободы в соответствии с УК РФ.
Достижения Корнельского университета в области дипфейка
Adobe, Microsoft и Intel разработают стандарт подтверждения подлинности видео и фото
Консорциум компаний IT-отрасли, к которому примкнули Adobe, Microsoft, Intel, Twitter, Sony, Nikon, BBC и Arm, намеревается в ближайшие годы внедрить стандарт подтверждения подлинности фотографий и видеоматериалов, который предотвратит распространение ложной информации в глобальной сети. В основу механизма вполне предсказуемо будет положена блокчейн-технология.
По информации Nikkei Asian Review, отраслевой консорциум уже получил обозначение Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA). Компания Adobe на правах разработчика популярных приложений для обработки фото и видео ожидает, что элементы механизмов проверки подлинности появятся уже в этом году. Через пару лет будет сформирована готовая экосистема, которая позволит контролировать подлинность фото- и видеоматериалов на всех этапах их жизненного цикла.
Как известно, современные нейронные сети позволяют создавать правдоподобные видео, которые могут быть использованы для распространения ложной информации, и у рядового пользователя не всегда достаточно опыта для разоблачения подлога. Коалиция компаний собирается разработать технический стандарт, который будет гарантировать отсутствие вмешательства в фото- и видеоматериалы при помощи технологии распределённых реестров, более известной как «блокчейн». Adobe работает над проблемой на протяжении двух с половиной лет, и предстоит сделать ещё многое, прежде чем все платформы смогут принять на вооружение эффективные механизмы проверки подлинности материалов.
Алексей Разин
Нейронные сети учатся распознавать Deepfake
Пару недель назад я выложил пост про нейронные сети, которые способны удалять с видео любые движущиеся объекты и всякие следы их существования. Тени от этих объектов, поднятую пыль, иногда даже почти хорошо удалялись волны на воде. И тогда, под тем постом, прямо таки развернулась дискуссия о том, как в принципе можно было бы бороться с подделкой видео. Не только с удалением объектов, но и с теми же дипфейками.
И вот сегодня я бы хотел представить один из способов, который на сегодняшний день активно прорабатывается. Собственно, способ вполне логичный — если мы можем создать нейронные сети, которые способны подделывать видео настолько, что эта подделка становится неразличима человеческим глазом, то почему бы не использовать ровно эти же самые сети для того, что бы распознавать эти незаметные человеческому глазу подделки?
Этим вопросом и задались учёные из Германии и Италии. Ниже прикладываю презентацию их совместной научной работы.
А также, как и в прошлый раз, прикладываю своё собственное видео, с разбором того, а чём именно идёт речь в их презентации.
Итак, краткая выжимка того, о чём именно их работа. Конкретно эта группа учёных не ставила перед собой задачу разработать концептуально новую нейронную сеть, которая бы хорошо распознавала подделку на видео. Они провели комплексную сравнительную работу. Взяли набор видео, часть из которых была отредактированная нейронными сетями, а часть нет. И, с одной стороны, попросили группу людей угадать, какие именно видео являются подделками, а с другой стороны точно такую же задачу поставили перед распространёнными свёрточными нейронными сетями, основная задача которых как раз заключается в распознавании на видео и фотографиях тех или иных объектов. То есть, они брали не специализированные нейросети, а самые обычные. Те, которыми можно распознавать на видео котиков, к примеру.
И итог их исследования оказался следующим — нейросети уже сейчас способны настолько качественно подделывать видео, что люди их практически не распознают. Обычный человек уже сегодня не отличит качественный дипфейк от оригинального видео. С другой стороны, самые обычные свёрточные нейронные сети эти же самые дипфейки распознают вполне уверенно. Не всегда со стопроцентной точностью, но самые новые архитектуры вполне достигают точности более 80%.
По сути, самая очевидная идея в данном случае оказывается самой эффективной. Зачем придумывать сложные схемы борьбы с нейросетями, если можно просто заставить бороться с ними другие нейросети. Безусловно, данный метод не является самым надёжным. Но уже сегодня он является наиболее оправданным с позиции точности распознавания и ресурсов, которые требуются на создание такой системы. По факту, использовав созданный учёными в данной работе массив видео для обучения нейросетей, вы сможете у себя дома создать свою собственную систему распознавания дипфейков. Единственным ограничением правда будет время обучения такой сети. Если не использовать видеокарты NVidia старше 20хх серии и разработанную ими же библиотеку для машинного обучения, создание такой сети может затянуться на месяцы. Но тем не менее, такая возможность у вас всё ещё остаётся.
Ну и подводя итог, если углубиться в эту область (а я полагаю многие спецслужбы многих стран мира занимаются этим уже не первый год) и создать специализированную нейросеть, которая была бы эффективна конкретно в распознавание дипфейков, то в принципе можно и не бояться коллапса судебной системы от вала поддельных видео и фотографий. Правда всё это в конечном итоге придёт к войне щита и меча — когда с одной стороны будут создаваться всё более совершенные нейросети для подделки видео, а с другой те же самые нейросети для распознавания этих подделок. Но специалистов способных на подобное сейчас итак с руками отрывают крупнейшие мировые корпорации, поэтому вряд ли их сможет нанять какая то местечковая мафия. Если подобная война и развернётся, то начнётся она в высоких груг И опять же, поскольку это буквально практически одни и те же архитектуры нейросетей, существенного и долговременного перевеса в данной войне ни одна из сторон получить не сможет.
AI-фоторедактор в Telegram: как заменить лицо на фото в два клика
Новый инструмент от TurboText для замены лиц на реальных фото (дипфейк) или картинках, созданных нейросетью. С помощью ИИ можно заменить абсолютно любое лицо, например, приделать свое лицо к снимку знаменитости.
Пользователю нужно загрузить два изображения: на одном лицо, на которое надо заменить, на втором — изображение, на котором меняем. Нейросеть за несколько секунд формирует маски лица и делает как бы «пластическую операцию». Картинка может выходить достаточно реалистичной, если загружать качественные изображения с высоким разрешением. Идеально справляется, если лицо меняем у женщины на женщину и у мужчины на мужчину.
Покажу, как работает инструмент и какие картинки можно получить.
На VC.ru ранее были публикации о других полезных функциях Telegram-бота:
В боте можно не только обрабатывать и генерировать картинки, но и создавать тексты (рерайты, копирайты), проверять уникальность, задавать вопросы нейросети с выходом в Сеть.