Добро пожаловать обратно, мои начинающие кибервоины!
Мы все знаем, что сделанные фотографии содержат данные EXIF. Эти данные включают в себя такие данные, как используемая камера, дата съёмки, диафрагма и данные GPS. В первые годы существования социальных сетей все эти данные сохранялись в фотографиях, которые вы загружали в Instagram, Facebook, X и другие социальные сети. Это позволяло относительно легко отслеживать местоположение и привычки людей в социальных сетях, но это стало проблемой, поскольку сталкеры используют эту информацию для поиска и преследования своей жертвы. В результате, почти так же, как владельцы социальных сетей, удаляют наши EXIF-данные перед публикацией в вашей ленте новостей/профиле.
Развитие искусственного интеллекта меняет всё в нашей жизни и продолжит это делать в обозримом будущем. Вот почему вам нужно принять ИИ, иначе вы окажетесь на свалке истории. Ещё одна область, в которой ИИ меняет нашу жизнь, — это геолокация. Благодаря этим масштабным моделям и доступности триллионов фотографий в интернете, теперь можно отслеживать вас по вашим снимкам. Это не должно никого удивлять, кроме скорости, с которой это произошло.
Как это работает
С развитием цифровых технологий определение места съёмки фотографии стало важным навыком, имеющим множество применений. GeoSpy, запущенный в декабре 2023 года, является лидером в этой области. Он использует искусственный интеллект для точного определения местоположения фотографии, просто анализируя пиксели на изображении.Развитие фотогеолокации началось с базовых систем распознавания ориентиров, но с тех пор стремительно развивалось. Ключевым моментом в этом прогрессе стало исследование IM2GPS, проведённое доктором Джеймсом Хейсом и Алексеем Эфросом, которое показало, как сопоставление сцен позволяет определять местоположение, используя миллионы изображений с GPS-тегами. Это исследование проложило путь к созданию GeoSpy.
Основная технология GeoSpy — Superbolt, передовая система визуального распознавания мест (VPR), созданная на основе многолетних исследований в области компьютерного зрения. Superbolt работает на основе двухкомпонентной системы: мощной модели, обученной на 46 миллионах изображений улиц, и обширной справочной базы данных городов по всему миру.
Модель создаёт компактные математические представления объектов на фотографиях, фиксируя такие детали, как текстуры, стили зданий и факторы окружающей среды. Эти представления обладают высокой устойчивостью к изменениям ракурса, освещения и даже к изменениям в зданиях с течением времени, что делает GeoSpy надёжным инструментом для использования в реальных условиях, даже в неидеальных условиях.
Наука визуального анализа
Система фотогеолокации GeoSpy сочетает в себе различные передовые технологии компьютерного зрения и искусственный интеллект для высокоточного определения местоположения. Аналитический процесс проходит через несколько уровней, каждый из которых повышает точность системы.
В основе GeoSpy лежат передовые модели встраивания, которые преобразуют необработанные пиксельные данные в содержательные числовые представления. Эти встраивания фиксируют как очевидные, так и едва заметные визуальные детали фотографии, создавая «отпечаток пальца» изображения, включающий всё: от общих архитектурных особенностей до мелких текстур и узоров. Это позволяет системе анализировать несколько визуальных подсказок одновременно, подобно эксперту, но гораздо быстрее.
Анализ начинается с общих экологических показателей. Например, GeoSpy анализирует такие параметры, как качество освещения, для оценки широты и сезонных условий. Система также ищет конкретные типы растительности, например, пальмы в тропическом или средиземноморском климате, помогая установить географическую структуру, которую система затем уточняет с помощью более детального анализа.
GeoSpy также превосходно справляется с архитектурным анализом. Система может выявлять различия в архитектурных стилях, материалах и особенностях городской планировки, характерные для каждого региона. Например, стили кирпичной кладки, соотношение высот зданий и конструкция оконных рам могут дать представление о географическом и культурном наследии конкретного места.
Элементы инфраструктуры, такие как уличное освещение, дорожная разметка и инженерные коммуникации, также являются ключевыми элементами. Эти элементы часто соответствуют региональным стандартам и тесно связаны с местоположением. Например, жёлтые пожарные гидранты в некоторых бразильских городах или уникальные крышки люков в Японии могут помочь точно определить местоположение в сочетании с другими визуальными свидетельствами.
GeoSpy отличается способностью учитывать изменения с течением времени. Система может учитывать изменения освещения, времена года и даже года, сравнивая текущие фотографии с историческими справочными изображениями. Это включает в себя учет таких изменений, как появление новых зданий или рост городов, что позволяет определить время съемки. Погодные условия также учитываются в анализе GeoSpy. Система может интерпретировать тени, типы облаков и атмосферные явления, что, наряду с архитектурными и инфраструктурными данными, помогает построить более точный географический профиль.
Одна из самых впечатляющих функций GeoSpy — это способность понимать взаимосвязи между различными элементами изображения. В отличие от более простых систем, анализирующих улики изолированно, GeoSpy создаёт полную картину взаимодействия этих элементов в заданном месте, что позволяет ему разрешать противоречивые данные и выявлять неясности.
Наконец, возможности векторного поиска GeoSpy позволяют ему быстро выполнять этот сложный анализ. При отправке изображения-запроса система генерирует компактные вложения, которые охватывают различные визуальные элементы и сравнивают их с обширной базой эталонных изображений. Вместо поиска точных совпадений система выявляет закономерности сходства и может делать выводы даже при работе с частичной или изменённой информацией.
Профессиональные приложения
GeoSpy теперь стал незаменимым инструментом для следователей, журналистов и специалистов по разведке на основе открытых источников (OSINT). Они используют его для проверки новостных фотографий, отслеживания вирусного контента и проверки подлинности визуальных доказательств. Хотя всё это можно делать вручную, GeoSpy ускоряет этот медленный и утомительный процесс. Во многих расследованиях скорость может иметь решающее значение, поскольку жертвы часто находятся в движении.Правоохранительные органы и службы безопасности считают GeoSpy особенно полезным в экстренных ситуациях, таких как поиск пропавших без вести или оценка угроз. GeoSpy помогает определять места на записях видеонаблюдения или в публикациях в социальных сетях, предоставляя ценные наводки.
Финансовая индустрия также использует GeoSpy для предотвращения мошенничества. Страховые компании проверяют фотографии страховых случаев, а онлайн-площадки проверяют подлинность изображений товаров. Приложения для знакомств используют GeoSpy, чтобы предотвратить фальсификацию местоположения пользователями и повысить безопасность.
Начало работы с GeoSpy
Шаг 1: Доступ к GeoSpy Superbolt.Перейдите на демонстрационную страницу GeoSpy Superbolt: superbolt.geospy.ai .
Шаг 2: Загрузка изображения.
Давайте для теста возьмем бесплатное изображение с Unsplash.
Шаг 3: Анализ результатов.
После обработки Superbolt покажет предполагаемое место(а) съёмки, часто с указанием на карте. Неплохо, правда?
Давайте попробуем еще одно случайное изображение из Google.
Выглядит близко, но не совсем так.
Далее попробуем сделать снимок ночью, чтобы увидеть, эффективен ли GeoSpy даже при съемке в условиях ограниченной освещенности.
Как видите, GeoSpy смог определить место съемки этой фотографии, даже если она сделана ночью!
Краткое содержание
Благодаря системе Superbolt VPR, GeoSpy может анализировать всё: от архитектурных стилей и элементов инфраструктуры до культурных особенностей, что делает его бесценным инструментом для OSINT-следователей, правоохранительных органов и специалистов по безопасности. Это новый уровень разведки с открытым исходным кодом, теперь с возможностями искусственного интеллекта.Для тех, кто хочет освоить OSINT, мы предлагаем курс обучения OSINT .
