Технология Smart Engines сможет распознавать банковские карты в видеопотоке

Технология Smart Engines сможет распознавать банковские карты в видеопотоке

Российская компания Smart Engines, объявляет о выпуске технологии Smart CardReader, предназначенной для распознавания пластиковых карт, выполненных эмбоссированием (выдавливанием символов) и способом индент-печати (вдавливанием символов).

В настоящее время эмбоссинг и индент-печать являются основными способами персонализации банковских дебетовых и кредитных карт.

Технология Smart CardReader предназначена для распознавания данных пластиковых карт в видеопотоке на мобильных устройствах и компьютерах/ноутбуках/терминалах, оснащенных камерой. В базовом функционале Smart CardReader умеет извлекать не только номер банковской карты, но и срок окончания действия (expiration date) и имя владельца карты (card holder name). Кроме этого решения на базе Smart CardReader можно использовать для распознавания данных клубных, дисконтных, транспортных и других видов пластиковых карт.

В отличие от уже представленных в мире технологий распознавания банковских карт, Smart CardReader распознает все цифровые и буквенные поля. Технология автоматически определяет метод печати карты (эмбоссирование или индент-печать) и обрабатывает оба типа карт в одном потоке. Передовые алгоритмы распознавания позволили добиться промышленного качества распознавания в реальных условиях работы - при различном освещении, для любых фоновых изображений карт и для старых (затертых) карт.

Все вычисления в Smart CardReader при обработке пластиковых карт осуществляются на самом устройстве (on-deviсe) в режиме реального времени без передачи изображений и видеофрагментов на сервер или в «облако».

Интеграция Smart CardReader в платежные сервисы (мобильный и интернет эквайринг) дает возможность распознавания банковских карт при осуществлении платежей в мобильных приложениях и на интернет сайтах. Для того чтобы ввести данные карты пользователю нужно показать ее камере. Время от начала показа карты до получения результата распознавания зависит от устройства и качества камеры и составляет в среднем 1-2 секунды.

Применяемые в Smart CardReader алгоритмы межкадровой интеграции для анализа результатов распознавания отдельных кадров видеопотока позволяют обеспечить промышленное качество ввода данных уже к 3-му распознанному кадру. При этом важно отметить, что распознавание в видеопотоке позволяет извлекать данные даже при недостаточном освещении или при сильных бликах. Для этого пользователь может изменить ориентацию камеры или карты, а Smart CardReader «на лету» найдет и выберет наиболее перспективные для обработки кадры. В технологиях других разработчиков, которые осуществляют распознавание по одному кадру (фотографии), получение результата в реальных условиях не может быть гарантировано.

Технология Smart CardReader является многоплатформенной и работает на большинстве распространенных операционных систем для мобильных устройств, десктопов и серверов: iOS, Mac OS X, Android, Linux, Windows, Windows Phone и основных аппаратных платформах ARMv7-v8, x86 и x86_64.

В настоящее время инструментарий для встраивания технологии распознавания пластиковых карт Smart CardReader в мобильные и десктопные приложения доступен разработчикам в виде API.

Наталья Касперская призвала регулировать сливы данных в ChatGPT

Пока сотрудники российских компаний массово загружают документы в ChatGPT и другие ИИ-сервисы, государству пора задуматься о регулировании этой сферы. Такое мнение высказала президент группы компаний InfoWatch и председатель правления ассоциации «Отечественный софт» Наталья Касперская.

Отвечая на вопрос ТАСС о необходимости государственного вмешательства, она была предельно лаконична: «Однозначно».

По мнению Касперской, искусственный интеллект сегодня является одной из самых опасных технологий, созданных человеком за последние десятилетия.

«После ядерной бомбы. Но о рисках никто не говорит», — заявила она.

Повод для беспокойства у представителей отрасли действительно есть. Согласно исследованию компании «Солар», опубликованному в начале года, за 2025 год сотрудники российских организаций передали в публичные ИИ-сервисы в 30 раз больше конфиденциальной информации, чем годом ранее.

Причём речь идёт не о безобидных запросах вроде. В числе данных, которые пользователи отправляли нейросетям, оказались презентации компаний, стратегические документы, аналитические таблицы и даже фрагменты программного кода.

Проблему уже давно называют теневым ИИ по аналогии с теневыми ИТ-сервисами. Формально компания может запрещать использование внешних нейросетей, но сотрудники продолжают пользоваться ими для работы, просто делают это самостоятельно и без контроля со стороны работодателя.

Любопытно, что даже внутри ИБ-сообщества пока нет единого ответа на вопрос, как именно бороться с такими утечками. Ранее глава «Лаборатории Касперского» Евгений Касперский признавал, что универсального решения пока не существует. При этом он напоминал, что за разглашение коммерческой информации в России уже предусмотрена уголовная ответственность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru