Уязвимости в оценке качества видео для стриминговых платформ нашли в МГУ
Ученые Центра искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова представили метод анализа уязвимостей моделей оценки качества видео. Работа посвящена исследованию уязвимостей систем автоматической оценки качества видео. Результаты исследования опубликованы в журнале Big Data and Cognitive Computing.
Модели оценки качества изображений и видео широко применяются в системах обработки медиа — от стриминговых сервисов до платформ распространения контента. Они используются для контроля качества, оптимизации сжатия и автоматического анализа визуальных данных. При этом устойчивость таких моделей к искажениям и намеренным воздействиям остается важной задачей.
Авторы рассмотрели сценарий, в котором злоумышленник не имеет доступа к внутреннему устройству модели оценки видео. В этом случае атака строится с использованием более простых и доступных моделей оценки изображений. Предполагается, что между ними существует сходство во внутреннем представлении данных, что позволяет переносить воздействие с одной модели на другую.