Брюс Ли в «Матрице» — нейросеть DeepFake снова заменила лица

Брюс Ли в «Матрице» — нейросеть DeepFake снова заменила лица

На YouTube-канале Ctrl Shift Face появилось свежее видео со знаменитой тренировкой Нео из фильма «Матрица». Вот только вместо Киану Ривза там оказался Брюс Ли. Для этого была использована нейросеть DeepFake, которая заменила лицо актёра.

Надо сказать, получилось весьма правдоподобно. Хотя на быстрых переходах и сменах ракурсов видны огрехи. Впрочем, это пока лишь ещё один тест, в будущем нейросети наверняка смогут гораздо больше. Сам ролик доступен ниже.

Подобные технологии в будущем могут упростить работу CGI-специалистов в кино и удешевить создание спецэффектов. Но они также способны создавать цифровых двойников людей, что наверняка тоже будет использоваться. И явно не только в благих целях.

Источник: IМАНИЯ

DarkWeb: открываем для себя мир анонимных сетей

Последние статистические данные отмечают, что на сегодня в мире существует несколько миллиардов сайтов. Это действительно невероятный показатель, в который 5-10 лет назад сложно было поверить. Причем существующее интернет-пространство хоть и является огромным, но все-таки оно намного обширнее. За счет чего?

Приличная доля ресурсов скрыта от посторонних глаз, поэтому многие пользователи даже могут не знать о них. Такие сайты не оставляют следов, так как не отправляют никакой статистической информации поисковикам и сервисам. Добро пожаловать на сторону «темного» интернета, где господствуют анонимные сети.

Направляемся в глубины интернета

Конечно же, «скрытый» интернет нельзя просто так видеть, а также пользоваться им. Такая DeepWeb-среда является непрозрачной. Все это можно сравнить с айсбергом, часть которого находится под водой. И чем больше глубина, тем сложнее что-то разглядеть и найти. Пусть мы и не взаимодействуем с «глубоководной» стороной, но там происходит много всего интересного и примечательного.

Здесь присутствуют многочисленные корпоративные интернет-проекты, предназначенные для внутреннего пользования. К ним стоит отнести специальные каналы для передачи информации между отделами различных компаний. Сюда следует добавить базы данных, а также ботнеты хакеров. Более того, к DeepWeb может относиться даже ваш электронный ящик или кошелек, панель администратора или личный кабинет.

Но больше всего нас интересует максимальная глубина, а именно DarkWeb. Стоит понимать, что «темный» интернет является частью гигантского пространства в лице DeepWeb. Это несколько разные понятия, о чем следует помнить. Именно DarkWeb представляется той частью скрытого интернета, которую мы боимся и желаем больше всего. Это самые настоящие анонимные сети, работающие по принципу peer-to-peer.

Таким образом, соединение происходит исключительно между доверенными узлами. Участники подобных сетей в одинаковой степени равны в правах, а также могут брать на себя функции сервера-ретранслятора для работы системы.

Если максимально коротко и обобщенно, то DarkWeb реализован при помощи стандартных сетевых протоколов, получивших пару-тройку специальных надстроек. Все это сделано ради максимальной конфиденциальности, а также безопасности коммуникаций. Поэтому существует мнение, что «темный» интернет является своеобразным подпольем, в котором можно отыскать что угодно.

Как попасть в DarkWeb

Казалось бы, такой интернет должен быть абсолютно недоступным. Но в анонимные компьютерные сети все же можно попасть. Например, есть возможность воспользоваться файловым хранилищем Freenet, а также браузером Tor. Существуют и некоторые другие варианты. Сейчас же мы остановимся только на одновременно самых известных и доступных анонимных сетях, которые несложно отыскать на просторах глобальной паутины.

Файловое хранилище Freenet

Проект Freenet задумывался как место, где можно абсолютно свободно и безопасно обмениваться различными знаниями. Причем здесь должна отсутствовать цензура, а как-то повлиять на распространение информации извне вообще нельзя. Данная идея пришла в голову Яну Кларку. Этот человек является истинным ирландцем по крови и духу. Как известно, Ирландия долгое время боролась за независимость, поэтому местные жители до сих пор крайне щепетильно относятся даже к попыткам покушения на их собственные права и свободу.

Стоит отметить, что Кларк тщательно воссоздал свой уникальный проект в голове и на бумаге. Это позволило ему уверенно защитить диссертацию в Эдинбургском университете. После этого талантливый программист вместе с помощниками-волонтерами создал децентрализованное файловое хранилище, в котором информация может распространяться свободно. Более того, в Freenet получится не просто скачать или загрузить определенный файл, но и сделать это предельно анонимно.

Как начать работу с Freenet? Достаточно установить специальное ПО, а затем выделить под общие нужды конкретный объем винчестера. Желательно иметь безлимитный интернет, чтобы часть канала можно было пожертвовать для благих целей данного проекта. Извлечь просто так информацию из хранилища невозможно, так как требуется вводить пароль, который дается при непосредственной загрузке файла.

Присутствует и шифрование с разбивкой на множество частей, располагающихся на устройствах пользователей. Примечательно, что участники данного проекта хранят на компьютерах лишь бесполезные обрывки информации, поэтому волноваться лишний раз или нести ответственность нет необходимости. Поэтому и придраться с юридической точки зрения к подобным манипуляциям с файлами никак не получится.

Данный проект существует уже давно. Сегодня он предлагает не только безопасное и надежное хранение файлов, но и дает возможность пользоваться некоторыми сайтами в оффлайн-режиме. Также пользователям доступны и другие функции. В последнее время наблюдается отток пользователей из-за торрентов и централизованных файлообменников, где, конечно же, нет и речи об анонимности, но есть повышенное удобство.

Браузер Tor

Tor является разработкой американской военной лаборатории, которая контролируется оборонным агентством DARPA. Впервые исходные коды этого браузера появились в открытом доступе где-то в 2001 году. Именно тогда разработчики заявили, что их проект относится к категории Open-Source.

В основе браузера лежит архитектура The Onion Router, которая позволяет надежно скрывать личность пользователя. Главная концепция – луковичная маршрутизация. Все отправленные пакеты скрываются при помощи многослойного шифрования и случайных прокси-серверов. Причем роль прокси берут на себя обычные интернет-пользователи.

Отследить человека, пользующегося браузером Tor, практически невозможно даже при чрезмерном старании. Особенно, если речь идет об обычном серфинге. Что касается входа в личные кабинеты и аккаунты, то здесь в теории могут возникнуть проблемы из-за слабозащищенного третьего выходного узла.

Но все эти опасения с паролями можно с легкость устранить благодаря VPN. А вот скорость работы браузера уж точно не может похвастаться высокими показателями. В остальном это крайне надежный браузер, который позволяет дополнительно обходить блокировку разнообразных сайтов.

Сеть передачи данных I2P

Амбициозный проект I2P – анонимная оверлейная сеть с действительно защищенной передачей данных. Это своеобразная сеть в сети, но которая лишена какой-либо слежки со стороны провайдера или надзорных организаций.

Примечательно, что в команду разработчиков входят люди, работавшие некогда и над Freenet. Здесь используется очень сложное многоуровневое шифрование, а информация передается исключительно между ретрансляторами (участниками сети).

Так, пакеты не только шифруются, но и специально дополняются лишним содержимым, чтобы потом объединиться с посторонними пакетами. В узких кругах такое шифрование называется чесночным.

В этой анонимной сети можно свободно пользоваться файлообменниками, чатами, электронной почтой, хостингом, веб-браузерами, форумами, блогами и многим другим. Прогрессивная архитектура дает возможность чувствовать себя в безопасности. Да, сложное шифрование влияет на скорость работы сети, но если нужна полноценная анонимность, то это весьма достойный выбор.

 

Источник: KV.by

Нейросеть научилась воссоздавать трехмерные сцены по фотографиям

Generative Query Network

Разработчики из DeepMind представили алгоритм Generative Query Network (GQN) на нейросетях, который исследует двумерную сцену и определяет, как она будет выглядеть в трехмерном пространстве.

Обучение

GQN состоит из генеративной и репрезентативной сетей. Репрезентативная нейросеть кодирует информацию о полученных двумерных изображениях и представляет ее в виде вектора. Затем генеративная сеть предсказывает, как будет выглядеть окружение с новой точки наблюдения, и создает трехмерный рендер.

Generative Query NetworkРепрезентативная сеть не знает конечных ракурсов, поэтому для точного результата достоверно описывает расположение предметов, их цвет и размеры, источники освещения и другие детали.

Если нейросеть видит один и тот же объект много раз, то запоминает его характеристики и использует при последующих взаимодействиях. По словам разработчиков, ИИ способен воспроизвести лабиринт, просканировав несколько сделанных изнутри фотографий.

Эксперименты

Тесты в виртуальном трехмерном мире показали, что GQN создает качественные изображения без знаний о законах перспективы или освещения. Также система классифицирует частично скрытые объекты и считает их количество .

Разработчики обучали нейросети только на искусственно созданных данных, однако в перспективе они намерены использовать реальные сцены.

В мае 2018 года исследователи из Google представили алгоритм Stereo Magnification, который из двух снятых с близких ракурсов кадров воссоздает новые снимки с других ракурсов. В отличие от GQN, он не создает изображения с принципиально другого угла обзора, но работает с реальными фотографиями.

Источник: блог DeepMind