Видеокамеры Подмосковья начали считать трафик по силуэтам

Видеокамеры Подмосковья начали считать трафик по силуэтам

Видеокамеры Подмосковья начали считать трафик по силуэтам

Московская область внедряет специальное ПО, способное различать и переводить в цифру силуэты на улицах. Заявленная цель — мониторинг трафика и безопасность. Доступ к данным получат оперативники, УК и адвокаты.

Софт “под силуэты” в Подмосковье внедряет компания NtechLab — тот же поставщик, что поставил в городе системы распознавания лиц на видеокамерах. “Ъ” пишет, в проекте участвуют еще два региона, но их названия по каким-то причинам скрываются.

Новая платформа позволяет получить обезличенные данные о том, сколько людей пришло на концерт, футбольный матч или митинг.

Специализированное ПО с искусственным интеллектом при интеграции с городскими камерами может, например, подсчитать число посетителей и проанализировать маршруты их перемещения, говорят в NtechLab.

Систему уже подключили к 200 объектам. Это — парки, стадионы, автобусные остановки и поликлиники.

Силуэт распознают в видеопотоке, данные сохраняются в аналитические отчеты и таблицы. Как долго будут хранить эту информацию, пока неизвестно. В NtechLab говорят, что данные “удаляют спустя установленное заказчиком время”.

Доступ к силуэтам получат силовики, управляющие компании и страховые. Обычные граждане могут запросить данные через адвокатов.

Официально заявлено два аспекта использования такого ПО:

  • поиск преступников: система сможет выследить среди потока конкретного человека по одежде и походке, например;
  • коммерческий интерес: на маршруте интенсивного трафика можно открыть магазин;

Основной критерий успешной работы таких систем — качество технологии и объем необходимых вычислительных ресурсов, рассказывает “Ъ” гендиректор VisionLabs Дмитрий Марков. Он полагает, что направление распознавания лиц и силуэтов будет развиваться «из-за разнообразия кейсов использования». 

При этом тренд может тормознуть дефицит вычислительных мощностей, наметившийся в России после 24 февраля.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru