[俄罗斯] 真害怕了!曝哈梅内伊身亡后,普京举动
据英国《金融时报》援引两位知情人士报道称，在伊朗前最高领袖哈梅内伊于德黑兰遇袭身亡后，俄罗斯安全部门关闭了部分用于保护总统普京及其最亲密助手的特殊监控系统。其中一位知情人士表示，该系统独立于近30万个监控莫斯科市民的摄像头之外，在工程师彻底检查并试图将其与互联网完全隔离后才重新启动。
报道指，在以色列情报部门获取了大量伊朗交通摄像头拍摄的视频录像，以确定哈梅内伊与其最亲密助手2月28日会面的确切地点和时间后，采取了这些非同寻常的预防措施。在这次会议上，多名伊朗政权高级安全官员被击杀，这标志着美以联合对伊朗战争的开始。此次袭击事件戏剧性地展示了一项新兴的技术飞跃：利用人工智能分析成千上万个摄像头收集的数百万小时视频，以发现和监视目标。
俄总统新闻秘书佩斯科夫没有回应置评请求。但俄联邦安全局局长博尔特尼科夫上周警告各地区安全部门负责人，俄罗斯庞大的监控体系已成为一个软肋——这个威权政权用来监控本国公民的工具，如今却成了敌人可以利用的弱点。
俄国家通讯社报道指，博尔特尼科夫5月26日表示：“美以联盟近期消灭伊朗高级官员是一个明显的警告信号。部分受害者的位置是通过德黑兰视频监控系统中的软件‘后门’确定的。”
报道提及，各国政府早就知道，经验丰富的黑客或间谍，例如以色列的精英信号情报部队，可以轻易入侵监控摄像头。但近年来人工智能的进步使他们能够从海量的视觉数据集中精准识别特定的行为和模式。
以方情报官员利用这些技术进步绘制了德黑兰复杂的地理地图，发现了伊朗政权高官保镖的行为模式，并高效地从成千上万个摄像头拍摄的数百万小时视频中识别出目标。他们将这些信息与其他情报来源，包括人力信息相结合。
俄罗斯总统普京资料图片 © 路透社图片
几位熟悉其背后复杂数学原理的人士称，人工智能技术的视觉能力在2023年左右大幅提升，并在大约一年前实现了进一步的飞跃。它比用于人脸识别、枪支检测或通过品牌或车牌号追踪车辆的所谓机器学习算法复杂得多。
与以往只能进行几十种预设搜索的旧工具相比，这些新工具通过支持基于语言的视频搜索，几乎可以实现无限范围的查询。
这使得情报人员能够使用简单的搜索词，例如“两个男人互相递包”、“一个人改变了外貌，或者一天内多次更换衣服”、“一辆最近被重新喷漆的车辆，或者一辆在短时间内多次驶过同一地点的车辆”，来搜索海量的视频流。
一位在其城市中使用这项技术的欧洲官员说道，“这简直是监控领域的圣杯，我们现在能够追踪的是行为，而不是物体——它创造了一个充满无限可能的新世界”。
该报对近十位人士的采访，包括来自四个国家的前任和现任情报官员及高级安全官员，都对这项新技术感到担忧。事实上，这项技术将数十亿美元用于闭路电视系统——尤其是交通摄像头——的投入，变成了敌手们可以窥视庞大城市和安全设施的钥匙孔，从而大规模地提取模式和秘密。
一旦识别出目标人物，这些系统就能迅速建立起其长达数月的活动档案。这不仅有助于重现其自身的活动模式，还能重现与其互动的人的活动模式。此类系统不仅可以从闭路电视监控录像中提取信息，还可以从社媒、被黑客窃取的通信记录、智能设备麦克风录制的音频，及旅行记录中获取信息。
一个国家自身的监控系统竟然能被敌人如此高效、彻底地反过来对付自己，这一想法令世界各地的反情报官员感到震惊。他们的最初反应是试图堵住摄像头系统本身的漏洞，但鉴于大多数监控网络错综复杂，由多代摄像头组成，这项任务历来十分艰巨。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
报道指，在以色列情报部门获取了大量伊朗交通摄像头拍摄的视频录像，以确定哈梅内伊与其最亲密助手2月28日会面的确切地点和时间后，采取了这些非同寻常的预防措施。在这次会议上，多名伊朗政权高级安全官员被击杀，这标志着美以联合对伊朗战争的开始。此次袭击事件戏剧性地展示了一项新兴的技术飞跃：利用人工智能分析成千上万个摄像头收集的数百万小时视频，以发现和监视目标。
俄总统新闻秘书佩斯科夫没有回应置评请求。但俄联邦安全局局长博尔特尼科夫上周警告各地区安全部门负责人，俄罗斯庞大的监控体系已成为一个软肋——这个威权政权用来监控本国公民的工具，如今却成了敌人可以利用的弱点。
俄国家通讯社报道指，博尔特尼科夫5月26日表示：“美以联盟近期消灭伊朗高级官员是一个明显的警告信号。部分受害者的位置是通过德黑兰视频监控系统中的软件‘后门’确定的。”
报道提及，各国政府早就知道，经验丰富的黑客或间谍，例如以色列的精英信号情报部队，可以轻易入侵监控摄像头。但近年来人工智能的进步使他们能够从海量的视觉数据集中精准识别特定的行为和模式。
以方情报官员利用这些技术进步绘制了德黑兰复杂的地理地图，发现了伊朗政权高官保镖的行为模式，并高效地从成千上万个摄像头拍摄的数百万小时视频中识别出目标。他们将这些信息与其他情报来源，包括人力信息相结合。
俄罗斯总统普京资料图片 © 路透社图片
几位熟悉其背后复杂数学原理的人士称，人工智能技术的视觉能力在2023年左右大幅提升，并在大约一年前实现了进一步的飞跃。它比用于人脸识别、枪支检测或通过品牌或车牌号追踪车辆的所谓机器学习算法复杂得多。
与以往只能进行几十种预设搜索的旧工具相比，这些新工具通过支持基于语言的视频搜索，几乎可以实现无限范围的查询。
这使得情报人员能够使用简单的搜索词，例如“两个男人互相递包”、“一个人改变了外貌，或者一天内多次更换衣服”、“一辆最近被重新喷漆的车辆，或者一辆在短时间内多次驶过同一地点的车辆”，来搜索海量的视频流。
一位在其城市中使用这项技术的欧洲官员说道，“这简直是监控领域的圣杯，我们现在能够追踪的是行为，而不是物体——它创造了一个充满无限可能的新世界”。
该报对近十位人士的采访，包括来自四个国家的前任和现任情报官员及高级安全官员，都对这项新技术感到担忧。事实上，这项技术将数十亿美元用于闭路电视系统——尤其是交通摄像头——的投入，变成了敌手们可以窥视庞大城市和安全设施的钥匙孔，从而大规模地提取模式和秘密。
一旦识别出目标人物，这些系统就能迅速建立起其长达数月的活动档案。这不仅有助于重现其自身的活动模式，还能重现与其互动的人的活动模式。此类系统不仅可以从闭路电视监控录像中提取信息，还可以从社媒、被黑客窃取的通信记录、智能设备麦克风录制的音频，及旅行记录中获取信息。
一个国家自身的监控系统竟然能被敌人如此高效、彻底地反过来对付自己，这一想法令世界各地的反情报官员感到震惊。他们的最初反应是试图堵住摄像头系统本身的漏洞，但鉴于大多数监控网络错综复杂，由多代摄像头组成，这项任务历来十分艰巨。
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