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.

Одна ссылка в Copilot могла слить почту, содержимое OneDrive и SharePoint

Исследователи из Varonis Threat Labs обнаружили в Microsoft 365 Copilot опасную уязвимость SearchLeak, которая позволяла злоумышленникам похищать корпоративные данные буквально через одну ссылку. Под угрозой оказались электронная почта, заметки встреч, документы OneDrive, файлы SharePoint и другие данные, к которым пользователь имел доступ через Copilot.

Схема атаки выглядела так: злоумышленник отправлял жертве специальную ссылку на Microsoft 365 Copilot Search через почту, Slack или любой другой канал связи.

Внутри ссылки был спрятан вредоносный запрос, который Copilot воспринимал как инструкцию к действию. После открытия такой ссылки ИИ мог получить доступ ко внутренним данным пользователя, найти нужные письма или документы и передать информацию на сервер атакующего.

Особенно неприятен тот факт, что для работы атаки не требовалось скачивать файлы, устанавливать расширения или запускать подозрительные программы. Достаточно было открыть ссылку.

 

Для обхода защитных механизмов исследователи использовали хитрую комбинацию. Данные выводились через специальный тег изображения, связанный с сервисом поиска по картинкам Bing. Поскольку Bing является доверенным сервисом Microsoft, часть стандартных ограничений безопасности фактически обходилась.

В результате злоумышленники теоретически могли получать темы писем, содержимое сообщений, коды многофакторной аутентификации, ссылки для сброса паролей, данные встреч и конфиденциальные корпоративные документы.

В Microsoft уже закрыли проблему. Уязвимость получила идентификатор CVE-2026-42824, её закрыли на стороне сервиса. Пользователям дополнительно ничего делать не нужно.

Однако исследователи считают, что история гораздо серьёзнее одной конкретной ошибки. По их мнению, SearchLeak демонстрирует целый класс рисков, характерных для корпоративных ИИ-помощников, которые одновременно работают с внешними данными, внутренними документами и способны выполнять действия от имени пользователя.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru