АНБ ежедневно перехватывает миллионы фотографий интернет-пользователей

АНБ ежедневно перехватывает миллионы фотографий интернет-пользователей

Агентство национальной безопасности США ежедневно перехватывает миллионы фотографий людей, пересылаемых по интернету, сообщает The New York Times со ссылкой на очередную порцию документов, обнародованных бывшим сотрудником АНБ и ЦРУ Эдвардом Сноуденом (Edward Snowden).

Агентство берет изображения из электронных писем, сообщений мессенджеров, социальных сетей, видеоконференций и других каналов. Из миллионов ежедневно перехватываемых фото около 55 тыс. подходят по качеству и поступают в систему распознавания лиц.

В одном из документов, датированных 2011 г., собраны фотографии одного и того же неопознанного человека, снятого с различных ракурсов. На ряде снимков у него есть борода, на других — он гладко выбрит. Снимки сопровождены информацией о статусе паспорта и визы, находится ли человек в стоп-листе Администрации транспортной безопасности, подозревается ли в терроризме, причастен ли к нему и т. д.

На какое число людей в базе данных АНБ содержится подобная информация, неизвестно. Учитывая масштаб деятельности ведомства, в ней может находиться множество записей о гражданах иностранных государств. Имеются сведения, что спецслужбы берут фотографии из паспортных баз данных иностранных государств. Попытки доступа были предприняты в отношении в Пакистана, Саудовской Аравии, Ирана. Не отмечается, увенчались ли они успехом, пишет safe.cnews.ru.

По словам представителя АНБ, агентство имеет право хранить фотографии людей только по согласию суда. При этом такое согласие не нужно, если речь идет о перехвате коммуникаций, осуществляющих через американскую границу.

Правозащитные организации считают, что если АНБ продолжит совершенствовать систему распознавания лиц, это приведет к тому, что у людей не останется ни личного пространства, ни частной жизни. «Технология распознавания лиц относится к тем новшествам, от которых трудно скрыться, — напоминает исследователь из Университета Карнеги-Меллон Алессандро Акуисти (Alessandro Acquisti). — Пока она несовершенна. Но вычислительные мощности растут, и база данных растет, и алгоритмы непрерывно улучшаются».

Между тем, система распознавания лиц — лишь одна из составляющих инфраструктуры слежения, строительством которой занимаются американские спецслужбы. В частности, ФБР занимается проектом под рабочим названием «система идентификации нового поколения», которая будет сочетать распознавание лиц с данными сканеров отпечатков пальцев и другими биометрическими сведениями.

Кроме того, стоит отметить, что Государственный департамент США финансирует пилотную программу, позволяющую сравнивать фотографии из паспортной базы со снимками людей, сделанных камерами видеонаблюдения и другими средствами. В настоящее время база содержит сотни миллионов фотоснимков. Подобную технологию осваивает и АНБ: агентство может определить по снимкам, где находится человек (сравнивая его личные фото со спутниковыми снимками).

Представитель АНБ Вэни Вайнс (Vanee Vines) сказала, что они не имеют доступа к паспортной базе и базе водительских удостоверений в Государственном департаменте. Однако она не ответила вопрос, если ли у них доступ к базам с визами иностранных граждан.

Разработкой технологий распозавания лиц занимаются не только государственные организации, но и частные компании, отметила правозащитник организации Electronic Frontier Дженнифер Линч (Jennifer Lynch). По ее словам, правительство лидирует по объему баз данных, а частный бизнес — по точности распознавания. 

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru