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.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru