Face.Pay.May: в мае автобусы Москвы начинают тесты «оплаты лицом»

Face.Pay.May: в мае автобусы Москвы начинают тесты «оплаты лицом»

Face.Pay.May: в мае автобусы Москвы начинают тесты «оплаты лицом»

Тест-драйвы Face Pay на московском наземном транспорте начнутся в мае. Об этом накануне заявили в столичном Департаменте транспорта. Первую фокус-группу из ста человек планируют сформировать уже до конца апреля.

Face Pay — бесконтактный способ оплаты, когда списание средств подтверждается биометрическими данными лица.

Осенью система начала работать в московском метро, теперь её поднимают и наверх.

Принцип работы Face Pay идентичен: клиенты регистрируются в мобильном приложении (в подземке это Метро Москвы) и «привязывают» к аккаунту фотографию лица, “Тройку” и банковскую карту. В метро пассажир должен выбрать турникет с черным стикером на полу и посмотреть в камеру.

Сбор таких персональных данных вызывает закономерный вопрос их конфиденциальности, безопасности и защиты. В Дептрансе заявляют: все серверы находятся в России, отключить их международными санкциями невозможно.

Сами данные хранятся на стороне банка ВТБ, технологическим партнером выступает компания VisionLabs. Изображение лица шифруется в биометрический дескриптор (уникальный идентификатор), и система привязывает его к банковской карте. Face Pay использует нейросети и способен узнать человека даже в маске.

В Дептрансе утверждают, что не хранят сами изображения, а только их зашифрованные ключи. Камера считывает такой код и сравнивает с сохраненным, а все платежные данные пользователей системы держит у себя банк.

Не забудьте только прочитать согласие, которое Вы даете при регистрации на Face Pay. Там есть такие пункты:

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru