ИИ определяет место съёмки по фото с точностью 87–91%
Такой метод не зависит от метаданных. Модель изучает визуальные подсказки в кадре: вывески магазинов, дорожные указатели, разметку, архитектуру зданий, растения и особенности ландшафта, а также известные достопримечательности. Иногда даже ничем не примечательный пляж, номер в отеле или река дают достаточно информации, чтобы ИИ сузил поиск до конкретной страны или даже до населённого пункта.
Уже существуют геолокационные сервисы на основе искусственного интеллекта, которые сопоставляют стиль построек, рельеф, типы улиц, таблички, растительность и другие детали окружения. Они способны вычислить примерное местоположение, даже если в самом файле нет координат GPS или EXIF. Технология становится всё доступнее, и её используют не только в легальных целях.
Особое беспокойство вызывает возможность объединить такую геолокацию с фишингом. Представьте: человек публикует в соцсети фотографию из отпуска, невольно сообщая, что он сейчас находится за тысячи километров от дома. Мошенник отправляет ему сообщение от имени банка о подозрительном списании в этом самом городе. Совпадение с реальным маршрутом делает обман гораздо убедительнее. По словам исследователей, такие персонально адаптированные атаки становятся серьёзной угрозой.
Полностью исключить риск пока сложно, но базовые меры предосторожности снижают его. Не стоит публиковать фото во время поездки — лучше сделать это после возвращения. Полезно ограничить круг зрителей поста и внимательно посмотреть, не попали ли в кадр характерные ориентиры, номера домов или названия улиц. Удаление EXIF и GPS-метаданных тоже помогает, однако не решает проблему окончательно: современные ИИ-системы могут вычислить место съёмки по самим пикселям изображения.
Источник: www.ithome.com
Поделиться