Банки начинают использовать системы биометрического распознавания лиц

Банки начинают использовать системы биометрического распознавания лиц

Банки начинают использовать системы биометрического распознавания лиц

Банки России начинают использовать системы биометрического распознавания лиц, целью такого шага является обеспечение дополнительного слоя безопасности. Теперь в базу данных банков наряду с паспортными данными будет заноситься изображение клиента.

В процессе последующих обращений к этой системе идентификации она будет сравнивать биометрические данные клиента с информацией о мошенниках. Поворот головы, освещение, макияж или разрешение камеры не играют никакой роли.

Как уточнил директор по управлению рисками Почта-банка Святослав Емельянов, в прошлом году биометрическая система распознавания помогла предотвратить около 10 000 мошеннических сделок на сумму более 1,5 миллиарда руб.

Основная ставка делается на то, что система будет отклонять большую часть мошеннических заявок по поддельным паспортам. Также не забыли упомянуть и про риски — хранение такой чувствительной информации в базах банков сопряжено с определенным риском.

«Глаза и отпечатки пальцев — одни на всю жизнь, их невозможно заменить как скомпрометированный паспорт или банковскую карту. Так что внедрять биометрию могут лишь банки с высочайшим уровнем информационной безопасности и защиты», — цитирует kommersant.ru руководителя рабочей группы "Защита информации и безопасность инфраструктуры в платежных системах" НП НПС Александра Виноградова.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru