ФБР планирует увеличить базу распознавания лиц до 52 млн изображений

ФБР планирует увеличить базу распознавания лиц до 52 млн изображений

Фонд электронных рубежей опубликовал новые документы о биометрической базе данных Next Generation Identification (NGI), которая разрабатывается по заказу ФБР и должна начать работу летом 2014 года. Документы получены в ходе судебного процесса против ФБР по поводу засекречивания информации об этом проекте.



В соответствии с документами, базу NGI уже в следующем году планируют расширить до 52 млн индивидуальных записей. В перспективе она может содержать биометрические данные на треть населения США. ФБР намерено получить часть информации из «гражданских источников», то есть для распознавания лиц людей, которые, возможно, никогда не совершали преступлений.

Фонд электронных рубежей предупреждает, что автоматическое распознавание лиц в таком масштабе представляет реальную угрозу для неприкосновенности частной жизни всех американцев, пишет habrahabr.ru. 

NGI создаётся на основе имеющейся базы с отпечатками пальцев 100 млн человек. Система следующего поколения использует для биометрической идентификации не только отпечатки, но и результаты сканирования радужной оболочки глаза, распознавание лиц и прочие методы. В ФБР биометрическая информация привязана к личному досье гражданина с указанием имени, домашнего адреса, номера водительского удостоверения, иммиграционного статуса, возраста, этнической принадлежности и т.д. Доступ к базе имеют другие федеральные агентства, а также около 18 000 региональных подразделений правоохранительных органов.

Документы показывают, что в 2012 году в NGI хранилось 13,6 млн изображений для автоматического распознавания лиц от 7 до 8 млн человек, в середине 2013 года размер БД вырос до 16 млн изображений, а новые документы показывают, что NGI способна добавлять до 55 000 новых изображений в день и обрабатывать десятки тысяч поисковых запросов в сутки.

По плану ФБР, в следующем году база для распознавания лиц может вырасти до 52 млн фотографий, из которых 46 млн «криминальных изображений», 4,3 млн «гражданских изображений» и около 1 млн изображений из неназываемых источников, в том числе из «новых репозиториев».

Сбор фотографий граждан уже начался: во многих организациях, которые требуют специального допуска, у людей берут не только отпечаток пальца, но и фотографируют. Информацию отправляют в ФБР.

«Раньше ФБР никогда не связывало криминальную и гражданскую базы данных отпечатков пальцев. Таким образом, любой поисковый запрос по первой БД не поступал во вторую, — пишет Фонд электронных рубежей. — С внедрением NGI всё изменится. Теперь каждой записи, уголовной или нет, будет присвоен универсальный контрольный номер (UCN), и каждый запрос будет запущен для всех записей в базе». Это означает, что даже гражданина без криминальной истории могут случайно распознать в качестве подозреваемого по любому уголовному делу. Независимые исследования показывают, что вероятность ложных срабатываний существенно возрастает при увеличении размера выборки, а с 52 млн фотографий выборка будет очень большой. 

Подрядчиком по внедрению NGI является компания MorphoTrust (бывшая L-1 Identity Solutions), которая разработала и поддерживает работу крупнейшей в мире системы распознавания лиц Госдепартамента США. Она содержит фотографии более 244 млн граждан преимущественно иностранных государств, которые когда-либо подавали заявления на американскую визу или паспорт.

Подпишитесь на новости

Группа Астра представила экосистему ИИ для закрытых корпоративных сетей

Бизнесу предлагают запускать ИИ на собственной инфраструктуре и обрабатывать конфиденциальные данные внутри компании. На форуме «Цифровые решения — 2026» «Группа Астра» представила экосистему для разработки, управления моделями и автоматизации рабочих задач.

Линейка «Астра ИИ» рассчитана на корпоративные контуры, госорганы и объекты КИИ.

По заявлению вендора, при локальном развертывании вычисления выполняются внутри инфраструктуры заказчика, без передачи данных внешним сервисам. В основе — Astra Linux и платформа контейнеризации «Боцман».

В экосистеме пять компонентов. «Код» помогает автоматизировать написание, тестирование и рефакторинг ПО. «Цифровой офис» объединяет ассистентов для повседневных задач, а low-code «Платформа» позволяет собирать собственные агентные сервисы.

«Хаб» отвечает за хранение моделей, распределение вычислительных ресурсов и разграничение доступа. «Траектория» — методология перехода к агентной разработке: аудит процессов, выбор сценариев внедрения и оценка результатов.

Доступны локальная установка, размещение через Astra Cloud и готовые программно-аппаратные комплексы. Компания заявляет о росте производительности разработки более чем на 50%, а для специализированного ПАК — о преимуществах до четырех раз относительно серверов с аналогичными GPU.

Главная идея — дать организациям инструменты для запуска и контроля ИИ на своем стеке. Но закрытый контур сам по себе не превращает нейросеть в безошибочного сотрудника: права агентов, качество ответов и безопасность интеграций все равно придется контролировать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru