Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

По словам проводивших эксперимент специалистов, они загрузили 25 000 фотографий под арестом (магшот) из публичного источника, а затем сопоставили их с официальными фотографиями всех 535 членов Конгресса.

В итоге Rekognition нашла 28 совпадений, из которых 6 пришлось на чернокожих политиков. Системы распознавания лиц известны своими погрешностями при распознавании чернокожих людей.

Представители партии Congressional Black Caucus, состоящей преимущественно из афроамериканцев, давно выказывали обеспокоенность Rekognition по поводу «глубоких негативных последствий» использования такой технологии.

Проблема с ложными опознаниями, по мнению некоторых экспертов, может привести к конфликтам чернокожих граждан с правоохранительными органами. Стоит отметить, что Rekognition уже использует ряд полицейских отделений по всей Америке.

Исходя из результатов теста, ACLU призывает Конгресс пересмотреть свою позицию относительно использования правоохранителями системы распознавания лиц от Amazon.

Весь эксперимент обошелся союзу всего в $12,33.

ИнфоТеКС представила квантовый генератор случайных чисел ViPNet QRNG

Компания «ИнфоТеКС» сообщила о расширении линейки квантовых криптографических систем ViPNet QCS. В неё вошёл новый продукт — ViPNet QRNG, квантовый генератор случайных чисел. Это устройство создаёт случайные последовательности не за счёт программных алгоритмов и не на базе обычных шумовых процессов, а с опорой на квантовые явления.

Именно это и считается его ключевой особенностью: такая генерация должна быть не псевдослучайной, а физически непредсказуемой.

Подобные последовательности нужны в самых разных задачах. В первую очередь — в криптографии, где случайные числа используются при создании секретных ключей для симметричных и асимметричных алгоритмов. Но область применения этим не ограничивается: такие решения могут использоваться и в исследовательских проектах, и в финансовой сфере, и в некоторых сценариях, связанных с ИИ.

Сам генератор выполнен в формфакторе M.2, то есть его можно встраивать в программно-аппаратные комплексы. По замыслу разработчика, устройство может применяться как альтернатива и программным генераторам случайных чисел, и более привычным аппаратным решениям, которые опираются на шумовые процессы.

В основе работы ViPNet QRNG лежит детектирование квазиоднофотонного излучения светодиода с последующей математической обработкой полученного сигнала. Источником такого излучения выступает полупроводниковый светодиод, работающий в непрерывном режиме. Это, как утверждает компания, позволяет повысить интенсивность поступления фотонов на детектор. При этом сам путь от источника излучения к фотодетектору сделан максимально коротким.

В компании отмечают, что при разработке устройства особое внимание уделялось не только самой генерации случайности, но и вопросам воспроизводимости характеристик и проверяемости качества получаемых последовательностей. Это важный момент: в криптографии мало просто заявить, что числа случайны, — нужно ещё подтвердить, что источник энтропии действительно даёт надёжный результат.

По словам представителей «ИнфоТеКС», новый генератор уже используется в некоторых продуктах ViPNet. Также предполагается, что его можно будет интегрировать и в решения других производителей СКЗИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru