В Москве начали внедрять систему распознавания лиц

В Москве начали внедрять систему распознавания лиц

В Москве начали внедрять систему распознавания лиц

Столичные власти назвали положительными итоги эксперимента по подключению уличных камер видеонаблюдения к системе распознавания лиц. Однако ее повсеместное распространение под вопросом — это обойдется в миллиарды рублей.

​Как рассказал РБК источник на телекоммуникационном рынке, департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы завершил пилотный проект по подключению уличных видеокамер к системе распознавания лиц. В рамках пилота анализировалось изображение с 1,5 тыс. камер, 95% из которых установлены во дворах и подъездах столицы. При этом использовалась технология компании NTechLab, пишет rbc.ru.

По его словам, результаты проекта оказались положительными — система позволила поймать преступников, которые долгое время находились в розыске. «С ее помощью можно будет не только повысить уровень безопасности в городе. Она позволит контролировать работу различных служб, например коммунальных», — сказал он.

Миллиарды на безопасность

Представитель NTechLab подтвердил РБК, что компания участвовала в проекте ДИТа, но отказался рассказать условия сотрудничества. Он считает, что наиболее эффективно вопросы безопасности будут решаться при повсеместном подключении камер подъездного видеонаблюдения в Москве (всего около 120 тыс. штук) к системе видеоаналитики NtechLab.

Агентство Bloomberg со ссылкой на главу ДИТа Артема Ермолаева сообщило, что внедрение системы с использованием всех камер, установленных в Москве, увеличит расходы города на систему видеонаблюдения в три раза, до примерно 15 млрд руб. в год, поэтому технологию намерены использовать выборочно.

Представитель ДИТа не ответил на вопросы РБК. Из пресс-релиза ДИТа следует, что к системе распознавания лиц подключались 160 тыс. видеокамер в столице.

Источник РБК, близкий к NTechLab, пояснил, что по условиям сотрудничества с ДИТом система одновременно анализировала видеопоток с 1,5 тыс. камер, при этом сами камеры можно было менять, подключая устройства из разных точек столицы.

В декабре 2016 года Ермолаев рассказывал РБК, что власти столицы в 2017 году начнут второй этап тестирования системы распознавания лиц для городских камер видеонаблюдения. По его словам, итоги первого испытания показали, что система оказалась слишком затратной.

«Камеры городского видеонаблюдения динамические: они двигаются вправо-влево, приближаются и удаляются. В таких условиях добиться даже распознавания 60–70% изображений крайне сложно. Результат в 30% уже космический», — отметил глава департамента. В ведомстве отмечали, что в 2015 году с помощью камер видеонаблюдения было раскрыто 1,7 тыс. преступлений, а москвичи подали 8 тыс. заявок на бронирование архива видеоматериалов, снятых камерами.

В России несколько компаний разрабатывают алгоритмы распознавания лиц. Три из них — NTechLab, 3DiVi и «Вокорд» — ранее были допущены к программе официального тестирования в категории «Распознавание лиц», проводимого Национальным институтом стандартов и технологий при Министерстве торговли США (NIST), что позволяет им участвовать в тендерах американских госструктур.

Один из основателей 3DiVi Дмитрий Морозов сообщил, что в конце прошлого года компания вела переговоры об участии в пилотном проекте в Москве, но дальше дело не пошло. «Нам было бы интересно участвовать в подобном проекте», — отметил Морозов. По его оценке, городу внедрение подобной системы повсеместно может обойтись в «миллиарды рублей», исходя из расчета минимум $100 (5843 руб.) на каждую подключаемую камеру.

По словам гендиректора VisionLabs Александра Ханина, компания знала о проекте ДИТа. «Но для нас это не самый приоритетный рынок. Мы работаем в основном с коммерческими структурами», — сказал Ханин. Он затруднился предположить, какой может быть цена контракта в будущем тендере ДИТа на внедрение системы распознавания лиц во всех камерах во дворах и подъездах Москвы.

Представитель «Вокорда» отказался от комментариев.

Объем мирового рынка распознавания лиц, по данным компании MarketsandMarkets, в 2016 году составлял $3,35 млрд, а к 2021 году должен вырасти до $6,84 млрд. Точных данных по объему российского рынка распознавания лиц нет, но Александр Ханин ранее оценивал объем заключенных контрактов на нем не более чем в несколько десятков миллионов долларов.

Solar Dozor 8.3 научили быстрее восстанавливать данные после шифровальщиков

ГК «Солар» выпустила новую версию Solar Dozor 8.3 — своей DLP-системы для крупных компаний, банков и госструктур. Главный акцент в обновлении сделали на устойчивости: если данные окажутся зашифрованы в результате атаки или сбоя, их можно будет восстановить за считаные минуты, без долгого подъёма архивов.

Ключевое изменение в релизе — репликация центрального файлового хранилища.

По сути, система теперь умеет создавать теневую копию логически связанных данных — например, сообщений, скриншотов и аудиозаписей — чтобы при проблемах быстрее вернуть их в работу. На фоне атак шифровальщиков это выглядит вполне понятным шагом: для крупных инфраструктур остановка защитной системы сама по себе уже становится серьёзной проблемой.

Обновление затронуло и архитектуру в целом. В версии 8.3 трафик между компонентами Solar Dozor теперь шифруется через mTLS на базе TLS 1.2/1.3, а для доступа к системе добавлена доменная аутентификация LDAP с поддержкой Kerberos и LDAP. Иначе говоря, интегрировать решение в корпоративную доменную среду стало проще, а управление доступом — более привычным для крупных ИТ-инфраструктур.

Кроме того, в системе появилась поддержка IPv6 и настройка по FQDN, что должно упростить её использование в динамических сетевых средах, где всё не завязано на статические IP-адреса.

Есть изменения и на уровне самого анализа данных. Solar Dozor теперь точнее распознаёт специальные символы, включая знак доллара, а также умеет разбирать файлы внутри архивов без ограничений по уровню вложенности. Это расширяет область контроля и затрудняет попытки спрятать чувствительные данные в глубоко вложенных архивах.

Для macOS добавили распознавание текста на изображениях, а для рабочих станций на Windows и Linux расширили механизмы контроля на уровне endpoint. Также в системе изменили логику анализа печати: теперь проверяются не целые документы, а только страницы, реально отправляемые на принтер. Это должно снизить нагрузку на ИБ-специалистов и сократить число лишних событий.

В «Соларе» также обновили интерфейс и упростили настройку политик. Плюс увеличили лимиты выгрузки отчётов: теперь система может отдавать до 50 тысяч событий, сообщений и файлов за раз, что должно быть удобнее для разбора инцидентов и анализа общей картины.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru