Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

В Массачусетском технологическом институте создали аналитическую систему обработки видеоданных, позволяющую поддерживать общественный порядок без навязчивой слежки. Продукт, получивший имя Privid, также помогает снизить риски в отношении злоупотреблений и утечки частных данных.

Подобную систему, по словам авторов проекта, можно использовать для мониторинга плотности транспортных и пеших потоков на дорогах, сбора статистики по ношению масок, оценки поведения покупателей в магазинах. К сожалению, в таких случаях приватность объектов наблюдения часто упускается из виду, в лучшем случае лица людей скрываются с помощью мозаики или дополнительного непрозрачного слоя.

Такой метод имеет свои недостатки: выявить соотношение театралов в масках и без, например, становится невозможным, к тому же система может ошибиться и оставить лицо неразмытым. Исследователей из MIT такое положение дел не устроило, поэтому они решили поискать альтернативу, способную гарантировать большую степень конфиденциальности материалам, получаемым с камер видеонаблюдения.

Система Privid построена на принципах дифференциальной приватности — методики, позволяющей собирать и расшаривать статистические данные без раскрытия информации, идентифицирующей личность (PII). Чтобы предотвратить деанонимизацию и утечки, продукт добавляет на выходе случайные данные в видеоматериалы. Этого шума совсем немного — ровно столько, сколько требуется для сохранения анонимности, в противном случае информация станет бесполезной.

Разработчики также предусмотрели дополнительный элемент случайности. Целевое видео разбивается на фрагменты одинаковой длительности, которые обрабатываются по отдельности, без вывода промежуточных результатов, а затем вновь соединяются.

Созданную в стенах MIT систему видеоаналитики можно использовать вместе с вошедшими в обиход глубокими нейросетями. Тестирование Privid на разных наборах данных и в различных сценариях показало точность на уровне 79-99% в сравнении с аналогами, не учитывающими приватность.

Банки с 1 июля начнут передавать ИНН при переводах через СБП

С 1 июля 2026 года в России при переводах и платежах через Систему быстрых платежей станет обязательным указание ИНН. Об этом на форуме «Антифродум» рассказал руководитель направления СБП Центра противодействия мошенничеству НСПК Никита Юрков.

Речь идёт не только о переводах между физлицами. Новое правило затронет и операции между физлицами и юрлицами.

При этом самим клиентам ничего дополнительно заполнять не придётся: передавать ИНН через инфраструктуру НСПК будут банки — разумеется, если эти данные у них есть.

Нововведение объясняют борьбой с дропами и мошенническими схемами. По словам Никиты Юркова, злоумышленник может сравнительно легко сменить номер телефона, перевыпустить карту, открыть новый счёт или даже переоформить паспорт. А вот ИНН — реквизит куда более устойчивый, заменить его физлицу значительно сложнее.

В НСПК считают, что именно это сделает ИНН удобным инструментом для отслеживания подозрительных операций. Такой идентификатор позволит быстрее выявлять риски и осложнит использование подставных счетов в схемах вывода и обналичивания денег.

Как отметил Юрков, ИНН станет универсальным идентификатором, который поможет эффективнее проверять риски как в СБП, так и в платёжной системе «Мир». Это, по его словам, даст возможность развивать антифрод-инструменты и усложнять мошенникам обход уже действующих ограничений.

В пресс-службе НСПК уточнили, что обязанность по обмену ИНН клиентов ляжет именно на банки. Они будут передавать эти сведения через инфраструктуру НСПК в обязательном порядке.

Напомним, ранее россиянам предложили ограничить количество банковских карт — не более 20 штук на человека, из них максимум пять в одном банке.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru