ФБР разрабатывает мобильное приложение для идентификации по лицу

ФБР разрабатывает мобильное приложение для идентификации по лицу

 ФБР разрабатывает мобильное приложение, способное собирать и обрабатывать изображения человеческих лиц. Также планируется, что приложение позволит снимать и обрабатывать сканы радужной оболочки глаза и другую биометрическую информацию. Что, по мнению авторов проекта, позволит выявлять подозреваемых в «полевых условиях».

По имеющимся данным, ФБР планирует закончить разработку системы для идентификации человека по лицу уже через два года, а общая стоимость проекта составит один миллиард долларов. Планируется, что эта система позволит сделать более современной существующую базу данных биометрических признаков, в основном отпечатков пальцев, созданную более 13 лет назад.

Создатели приложения уверяют, что оно позволит сотрудникам ФБР получать доступ к базам биометрических данных правительства США в режиме реального времени, находясь при этом в любой точке планеты.

 

В заявлении, распространенном 6 ноября текущего года, ФБР утверждает, что уже имеет на вооружении ноутбук с поддержкой биометрических устройств. Как утверждается в заявлении, ноутбук был создан еще 2010 году и позволяет пользователям работать со сканером отпечатков пальцев и сканером радужной оболочки глаза, а также камерой. Ноутбук работает на аккумуляторе, разработанном военными специалистами для нужд армии, и оснащен спутниковой связью и беспроводным адаптером. Теперь же специалисты разрабатывают мобильное приложение, которое позволит сотрудникам ФБР использовать аналогичные технологии на мобильных телефонах. По замыслу ФБР, данное приложение позволит сотрудникам ведомства отключать или добавлять определенные функции, например камеру, устройство считывания отпечатков пальцев, устройство проверки целостности отпечатков пальцев, а также функции проверки биографии, в зависимости от необходимости, возникающей в ходе расследования.

Крайний срок для приема предложений относительно разрабатываемого программного обеспечения 26 ноября 2012 года.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru