Нейросеть распознала прослушиваемую песню по активности мозга
Исследователи из Индии и Нидерландов показали, что песню, которую слушает человек, можно определить по активности его мозга. Они провели эксперимент, во время которого предварительно обученный алгоритм получал небольшие фрагменты электроэнцефалограммы человека, слушающего музыку, и с точностью 85 процентов определял конкретную песню, звучащую в наушниках. Статья была представлена на конференции CODS COMAD 2021, а ее препринт доступен на arXiv.org.
Песня представляет собой последовательность данных, которую в свою очередь можно описать как набор последовательностей: ударов барабанов и тарелок, аккордов гитары и так далее. Таким образом, даже если в данных будут искажения, например, громкие шумы на фоне, песню все равно можно распознать по характерным последовательностям. Благодаря этому мы, а с недавнего времени и компьютеры, можем узнать песню даже в измененном виде — напетом или даже насвистанном.
При получении органами чувств стимула в мозге возникает соответствующая активность, причем специфичная для разных его отделов. Ученые под руководством Дерека Ломаса (Derek Lomas) из Делфтского технического университета решили проверить, можно ли использовать последовательность активности мозга для восстановления последовательности входящих стимулов, в данном случае — музыкальных композиций. Они использовали для сбора данных электоэнцефалографический шлем с 128 электродами.
Изначально исследователи разбивали данные с ЭЭГ на фрагменты или «окна» продолжительностью в секунду и получали матрицы типа «электрод — активность за промежуток времени». Затем они преобразовали исходные сигналы из временной в частотную область с помощью функции spectopo из пакета EEGLAB. Она рассчитывает амплитуду каждого частотного компонента данных односекундного окна. В результате авторы получили спектр сигнала ЭЭГ с размерностью 126 на 128, который удобно использовать для дальнейшего анализа. После предварительной обработки данные подаются сначала на трехслойную сверточную нейросеть для выделения признаков, а затем на двухслойную плотную нейросеть для классификации песен.
Для сбора датасета ученые пригласили 20 добровольцев. Каждый из них поочередно с перерывами слушал 12 песен с закрытыми глазами в комнате со слабым освещением (чтобы минимизировать влияние других органов чувств). Нейросеть обучили на этих данных и проверили результаты. Точность распознавания оказалась равной 84,96 процента. При этом алгоритм работал только с данными для конкретного человека. При распознавании песен по данным разных людей точность упала до 7,73 процента.
Активность мозга также нередко используют для распознавания речи — собственной или прослушиваемой.
Григорий Копиев
Теперь она может определять киберугрозы
Исследователи из Южной Кореи обучили языковую модель DarkBERT на текстах из даркнета. Люди общаются в даркнете иначе, чем в обычном интернете, в том числе используют свой сленг. Модель изучила этот язык, и теперь ее можно применять в задачах кибербезопасности. Препринт доступен на arXiv.org. Языковые модели сегодня применяют для изучения разных текстов. Это нейросети, которые обучились на большом количестве данных и хорошо выполняют задачи, связанные с пониманием речи. Популярные языковые модели основаны на архитектуре Transformer, которую придумали инженеры из Google — такие модели умеют фокусировать внимание на важных частях предложения. Языковые модели лучше всего понимают то, что похоже на примеры из обучающей выборки. Обычно они учатся на больших объемах текстов из интернета, поэтому понимают много чего: литературный язык, сообщения из социальных сетей, научно-популярные статьи. Но есть тексты, которые не попадают в обучающую выборку, в том числе тексты из даркнета. У них есть свои лингвистические особенности: словарный запас, распределение частей речи и даже синтаксис. Обычные языковые модели это не учитывают, потому что во время обучения не видели таких текстов. Выход есть — обучить языковую модель на материалах из даркнета. Даркнет — это часть интернета, которую не найти в обычных поисковиках вроде Яндекса или Гугла. Туда нельзя попасть через обычный браузер. Есть разные сервисы для входа в даркнет, авторы исследования использовали Tor. Люди в даркнете общаются анонимно, и их сложно отследить. Поэтому даркнет стал платформой для всякого незаконного, от утечек данных до торговли запрещенными веществами. Специалисты по кибербезопасности постоянно ищут способы мониторить и изучать тексты в даркнете. Группа ученых из Южной Кореи под руководством Сун Вон Шина (Seungwon Shin) из Корейского института передовых технологий собрала корпус текстов из даркнета и обучила на нем языковую модель DarkBERT. Сначала авторы составили списки сайтов с помощью инструмента поиска по даркнету. Затем они скачали 6 миллионов веб-страниц и превратили их в тексты. Для обучения использовали модель RoBERTa, основанную на архитектуре Transformer. После обучения на текстах даркнета получилась готовая модель DarkBERT. Ее качество сравнивали со стандартными моделями RoBERTa и BERT, которые обучались на обычных текстах. Тестировали модели на разных сценариях киберугроз. Например, иногда злоумышленники похищают конфиденциальные данные с сайтов и вымогают у их владельцев деньги. Если деньги не поступают, злоумышленники публикуют украденные данные. Нейросети получали текст сайта и решали задачу бинарной классификации: определить, размещают ли на нем утекшие данные. DarkBERT справился с этой задачей намного лучше (точность 84 процента у DarkBERT против 70 процентов у BERT и 44 процента у RoBERTa). Еще один пласт нелегальной активности в даркнете — это продажа запрещенных веществ. Авторы проверили, насколько хорошо разные модели понимают сообщения с форумов даркнета: нейросети выделяли ключевые слова в сообщениях о запрещенных веществах. Такие ключевые слова могут пригодиться сотрудникам правоохранительных органов, чтобы быстро искать сообщения о продаже веществ и определять продавцов. Эту задачу тестировали на DarkBERT и на похожей модели BERT, дообученной на тематическом сабреддите. Здесь DarkBERT снова обошел конкурента (точность определения топ-10 ключевых слов 60 процентов у DarkBERT против 40 процентов у BERT). В целом результаты показывают, что предобученная на текстах из даркнета нейросеть DarkBERT справляется с задачами кибербезопасности лучше, чем другие модели. Ее можно использовать, чтобы мониторить нелегальную активность в даркнете, вычислять преступников и предотвращать утечки данных. Но у DarkBERT есть свои ограничения. Во-первых, она умеет работать только с англоязычными текстами. Во-вторых, обучающую выборку из даркнета собирать сложно, потому что сайты непросто найти и превратить в тексты. А чем больше подходящих текстов, тем выше эффективность модели. Другие языковые модели тоже продолжают развиваться. Например, инженеры из Яндекса натренировали нейросеть на русскоязычных текстах и встроили ее в Алису.