Карты Таро с нарисованными картинами от искусственного интеллекта
Какая тема поднимается в гимнах разных стран
Сможете найти на картинке цифру среди букв?
Справились? Тогда попробуйте пройти нашу новую игру на внимательность. Приз — награда в профиль на Пикабу: https://pikabu.ru/link/-oD8sjtmAi
Инструменты OSINT для геолокации: моря, горы, улицы
Появляется всё больше и больше инструментов для выяснения точного местоположения, откуда был сделан фото- или видео-снимок. Любая деталь — дорожный знак, вывеска, линии электропередач, рельеф гор на заднем плане и даже длина тени от столба может быть подсказкой для исследователей. Предлагаем вашему вниманию подборку инструментов по геолокации от ведущих OSINT-исследователей.
Платформа, которая оценивает местоположение изображения с помощью глубокого обучения/ИИ.
Тут можно смотреть на чужие фотки и вручную вбивать их местоположение, учить систему, а можно загружать свою фотку и просить систему «угадать» местоположение.
На тепловой карте указываются области, которые максимально повлияли на принятие решения.
Загрузил свою фотку из исторического района Стамбула — система не смогла определить.
Содержит данные о более 1 000 000 гор по всему миру. Рисует контуры гор, часто используется в расследованиях для опознавания локации по очертанию рельефа на заднем плане.
Using AllTrails and Peak Visor for Geolocation
Geolocating a Plane Shot Down in Ethiopia – Case Studies on Mountain Profiling with PeakVisor
Махбере Дего: расследование массового убийства на скале в Эфиопии
Resource Watch
Карта конфликтов
Некоммерческая платформа, все еще находящаяся в стадии бета-тестирования, которая предоставляет сотни датасетов о состоянии ресурсов и жителей планеты. Спонсируется Институтом мировых ресурсов и другими организациями.
Карта выбросов NOx
Карта электростанций
Свободная и опенсорсная ГИС, содержащая много дополнений и плагинов, таких как создание 3D-ландшафтов на основе данных с лидаров.
Бесплатные геоинформационные решения QGIS и NextGIS
Создание собственного репозитория плагинов QGIS
How old is this house. Как я делал карту возраста домов Петербурга
Карта гулябельности Санкт-Петербурга
Twitter location-based search
Вбейте в поисковую строку запрос: geocode:[coordinates],[radius-km], например: geocode:36.222285,43.998233,2km (работает только с «km», 500 метров = 0.5km). Будьте осторожны, так как в Твиттере очень просто подделать геолокацию.
Open Database of Buildings (Canada)
База данных ~4.4. миллионов зданий в Канаде (в формате GIS) от официального департамента статистики Канады.
Географическая база данных GeoNames содержит в себе инфу по всем странам и насчитывает около 11 миллионов имен локаций.
Советы и лайфхаки от лучших игроков в GeoGuessr (международная игра-квест по определению геопозиции по фотке).
Содержит инфу по типам дорог (покрытие, столбики, разметка, отбойники), дорожным знакам (с обоих сторон), автомобильным номерам, дорожным вывескам, линиям электропередач, мусорным бакам.
Список полезных сервисов и инструментов для игры в Geoguessr
Карта содержит линии электропередач, телекоммуникацию, солнечную, нефтяную, газовую, водную инфраструктуру всего мира.
Основная цель OpenSeaMap — собирать и добавлять в OpenStreetMap информацию, полезную морякам и яхтсменам, и предоставлять её в удобном виде. Сюда попадает информация о маяках, буях и других навигационных знаках, ремонтных мастерских, магазинах, ресторанах и т. д.
Морская карта границ, особых зон, судоходных путей с наложением линий морского сообщения.
Интерактивные карты Южно-Китайского моря с месторождениями нефти и газа, районами рыболовства, зонами противовоздушной обороны и административными, заявленными, спорными зонами, подводными кабелями.
Веб-инструмент интеллектуального анализа данных для OpenStreetMap.
Позволяет запрашивать API Карт Google для двух конкретных мест на точном расстоянии друг от друга в пределах заданного радиуса. Полезно для геолокации фотографий и видео. Это скрипт, никакого удобного пользовательского интерфейса.
Идея воплотилась в жизнь во время геолокации снимка, сделанного в неизвестном месте. Разработчик подумал, что было бы очень полезно попросить карты Google найти «все рестораны в районе с максимальным расстоянием 30 метров от газетного киоска». Поэтому он написал простой скрипт на Python, который позволяет запрашивать API Карт Google для двух конкретных мест на точном расстоянии друг от друга в заданной области.
Карта мира с 3D-зданиями и тенями от них в различное время суток.
Интерактивная 3D-карта, которая позволяет просматривать расположение теней зданий по всему миру в любое время суток и в любой день года.
Если вы хотите знать, какая затененность у вас будет в определенное время и в определенном месте, вы можете просто посмотреть его местоположение на карте теней. Введите дату и время суток, и карта теней покажет вам тени, которые будут отбрасывать близлежащие здания именно в этот момент.
OSINT по спутниковым изображениям
Radar Interference Tracker — инструмент OSINT для обнаружения действующих радаров
Конкурсы и задачи по OSINT и геолокации
Анализ теней: 5 примеров использования SunCalc для OSINT расследований
Инструменты OSINT: изображения и видео
Инструменты OSINT: Социальные сети
Оригинал
Подписывайтесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные посты!
Искусственный интеллект научился скрытно жульничать на заданиях
Группа ученых из Google и Стенфордского университета использовали нейронную сеть для преобразования воздушных фотографий в навигационные карты, и обратно (обратное преобразования использовало только полученную ранее карту, без доступа к исходному снимку). Это позволило бы сервисам вроде Google Maps более быстро создавать и обновлять карты из снимков с воздуха. Обратное преобразование же было нужно, чтобы было легче сверять результат с оригиналом, и тем самым проверять качество работы нейронной сети.
Ученые отметили, что программа работает хорошо... слишком хорошо. На воссозданном снимке были детали, которые должны были потеряться в результате первичного преобразования снимка в карту. Например, уличные фонари и прочие элемента ландшафта, которые не были нанесены на карту, волшебно возвращались на место при обратном преобразовании.
В итоге оказалось, что нейронной сети, вместо того чтобы придумывать, как лучше преобразовать "чистую" карту в спутниковый снимок, оказалось легче вставлять скрытые "шпаргалки" в изначально созданную карту, которые содержали скрытую информацию для обратного преобразования - такую, как мельчайшие изменения в цвете пикселей, незаметную глазу человека.
На предыдущей картинке показана разница между "обычной" картой сделанной в Google Maps (a), и картой нейронной сети, созданной из воздушного снимка (b). Между первой и второй есть зашифрованная информация (c), используя которую, можно преобразовать карту обратно в снимок (d). Разница (с) искуственно преувеличена для анализа - в реальных снимках она настолько незаметна, что даже в выделенном формате человек бы ее не заметил.
Сам способ не является новым - подобная стеганография давно используется людьми, от скрытых строчек в письмах шпионов, до цифровых водяных знаков в фотографиях. Примечательно же то, что использованию стеганографии нейронную сеть не учили и не ожидали - она до этого способа дошла сама. Более того, поскольку для проверки качества карты требовалось воссоздать снимок именно из карты, то придуманное "решение" нейронной сети оказалось непригодным - если снимок воссоздавался из скрытой информации, то он мог бы воссоздаться правильно, даже если бы полученная карта оказалось неправильной. Таким образом, этот способ является не "креативным решением", а именно шпаргалкой - то есть возможностью пройти тест, не выучив нужный материал.