В Подмосковье испытают ИИ-систему контроля поведения школьников

В Подмосковье испытают ИИ-систему контроля поведения школьников

В Подмосковье испытают ИИ-систему контроля поведения школьников

Специалисты компаний «Для самых родных. Обнинск», «АИС Город» и «Интегра-С» создали систему предиктивной безопасности, облегчающую контроль состояния инфраструктуры школы, процесса питания учеников, их настроения и поведения. Новинку уже опробовали в обнинском лицее, теперь ее протестируют в одной из подмосковных школ.

Как выяснили «Ведомости», новое защитное решение для школ не способно самостоятельно принимать решения. Обнаружив угрозу, система безопасности оперативно сигнализирует об этом учителям и другим ответственным лицам.

Сбор информации осуществляется с помощью смарт-камер, умеющих распознавать нетипичное поведение ребенка или потенциально опасную ситуацию — бег по коридору, катание по перилам. Анализ данных с датчиков, установленных в помещениях школы, позволит также информировать руководство школы об угрозах здоровью детей  — к примеру, о сбое системы отопления. Примечательно, что новая разработка использует только отечественные технологии.

«Чтобы определить психоэмоциональное состояние ребенка, мы используем нейронную сеть, которая сравнивает заложенные в нее эмоции и анализирует все факторы, от оценок ученика до его поведения, — комментирует Александр Кочуров, исполнительный директор группы компаний «Союзинфотех», куда входят «АИС Город» и «Интегра-С». — Для наглядной характеристики настроения используются смайлики трех видов: веселый, спокойный и грустный. Если у ребенка, по данным системы, три дня подряд плохое настроение, школьному психологу и учителю придет уведомление, которое подскажет специалистам, что нужно обратить внимание на ученика и поговорить с ним. Результат общения будет зафиксирован в системе».

Доступ к такой информации будут иметь не только учителя, но и родители — через личный кабинет. Проект финансируется в рамках нескольких ведомственных программ, в том числе из фонда «Цифровой образовательной среды» Минпросвещения.

Эффективность подобной системы, по мнению экспертов, намного выше, чем при использовании обычных методов охраны (с помощью камер наружного наблюдения). С учетом участившихся случаев агрессивного поведения школьников пользу от такого инструмента трудно переоценить. Однако большинство систем безопасности школ генерируют слишком много уведомлений, которые к тому же зачастую оказываются результатом ложного срабатывания.

Место развертывания системы предиктивной безопасности в Подмосковье пока неизвестно. Стоимость ее внедрения может составить от 500 тыс. до 6,5 млн рублей. Если пилотный проект будет успешным, его опыт распространят на все школы Московской области.

Staffcop добавил файловый сканер и перехват данных в MAX на Windows

В Staffcop (входит в экосистему «Контур») вышло обновление, которое добавляет больше инструментов для расследования инцидентов и профилактики утечек. Самое важное нововведение — файловый сканер для инвентаризации данных и перехват переписки в MAX на Windows.

Новый файловый сканер собирает информацию о файлах на рабочих станциях и в хранилищах, анализирует их содержимое и передаёт результаты на сервер.

Данные автоматически раскладываются по категориям, после чего с ними проще работать: настраивать доступы, политики, назначать метки. Для ИБ-специалистов добавили удобные фильтры и поиск — это упрощает разбор результатов и помогает быстрее находить чувствительные данные и потенциальные риски.

Кроме того, Staffcop теперь учитывает метки, которые проставляет «Спектр.Маркер», и использует их в метаданных файлов. Это позволяет точнее применять политики и ускоряет расследование инцидентов: информация из двух систем анализируется автоматически.

В части контроля коммуникаций добавлен перехват переписки в мессенджере MAX на Windows, а также WebWhatsApp на Linux. Это даёт возможность анализировать сообщения, фиксировать нарушения и выявлять признаки передачи защищаемой информации через несанкционированные каналы.

Разработчики также переработали обработку данных: ускорили извлечение текста и выделение слов-триггеров. Новый механизм спуллера распределяет нагрузку при приёме данных от агентов, что снижает риск просадок производительности и ошибок при работе с большими объёмами информации.

Появился обновлённый драйвер контроля клавиатуры — он позволяет надёжнее фиксировать ввод паролей при входе в систему. Это расширяет возможности контроля рабочих станций и помогает выявлять слабые пароли, несанкционированные учётные записи и попытки доступа.

Обновили и утилиту удалённой установки агентов: теперь можно гибче задавать правила установки и исключения, что особенно актуально для сложной инфраструктуры. Добавлена поддержка Rutoken на Windows для контроля использования токенов, а в интерфейсе появилась информация о сроке окончания технической поддержки сервера — чтобы администраторам было проще планировать обновления и продление поддержки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru