Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

В адрес функции распознавания лица, которой оснащен практически каждый современный смартфон, чаще можно услышать негативные комментарии. Однако, похоже, в копилке правоохранителей теперь есть инцидент, подтверждающий, что «разблокировка лицом» может помочь задержать серьёзного преступника.

Стражи правопорядка китайской провинции Сямынь рассказали интересную историю. Убийцу местной жительницы помогла задержать функция распознавания лица.

Как сообщают местные СМИ, преступник пытался получить доступ к деньгам жертвы, но наткнулся на необходимость аутентификации. При попытке просканировать лицо задушенной им девушки 29-летний молодой человек по фамилии Чжан увидел ошибку «Не обнаружено признаков жизни».

Позже стало известно, что злоумышленник хотел войти в приложение Money Station, требующее от владельца моргнуть, чтобы подать признаки жизни. Обычно такая мера используется для зашиты от аутентификации с помощью фотографии владельца.

В этом случае неудачная попытка входа была зафиксирована финансовой организацией, после чего сотрудникам было отправлено фото, снятое в процессе аутентификации. В результате команда безопасности увидела безжизненное лицо со следами физического насилия.

Само собой, вся информация оперативно была передана в правоохранительные органы, которые не стали медлить, выехав на предполагаемое место преступления.

Преступника удалось задержать при попытке уничтожить тело жертвы.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru