Минобороны использует InfoWatch Traffic Monitor для слежки за курсантами

Минобороны использует InfoWatch Traffic Monitor для слежки за курсантами

Минобороны использует InfoWatch Traffic Monitor для слежки за курсантами

На сайте госзакупок появилась интересная информация — Минобороны России планирует потратить 485 миллионов рублей на слежку за активностью курсантов военных учебных заведений в Сети. На эти деньги будут приобретены специальные средства контроля онлайн-активности.

Соответствующий тендер на «Комплексное оснащение вооруженных сил Российской Федерации средствами контроля доступа курсантов и воспитанников учебных заведений минобороны России к ресурсам сети интернет (по спецификации)» был размещен 22 октября.

Согласно данным на сайте госзакупок, на исполнение тендера выделено 485 млн рублей. Как передает «Интерфакс», 71,4 млн пойдут на расширенную лицензию программы InfoWatch Traffic and Device Monitor.

InfoWatch Traffic Monitor представляет собой автоматизированную систему, которая выявляет в потоке данных конфиденциальные документы, предотвращает их утечку и защищает бизнес от действий внутренних злоумышленников.

Также сегодня стало известно, что в России хотят ввести штраф для социальных сетей, на площадках которых распространяется запрещенная в стране информация. Согласно предложению российской околоправительственной организации Лига безопасного интернета, штраф может составлять 1–2 % от годового дохода соцсети.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru