Оператор будет отвечать на каждую жалобу о подменном номере

Оператор будет отвечать на каждую жалобу о подменном номере

Оператор будет отвечать на каждую жалобу о подменном номере

Если на телефонный звонок пожаловались через портал “Госуслуги”, Минцифры может запросить у оператора данные об этом вызове. Поправки в закон “О связи” готовят в Госдуме. Необходимость реагировать на каждую жалобу объясняют борьбой с мошенничеством.

О том, что спрашивать за жалобы на звонки будет Минцифры, пишут “Ведомости”. Министерство сможет запрашивать у операторов связи сведения о телефонном вызове, если гражданин написал обращение на Госуслугах.

Механизм предусматривают поправки в закон “О связи”. Их подготовила группа членов Федерального собрания во главе с Артемом Шейкиным.

Инициативу объясняют борьбой с телефонным мошенничеством, когда используются подменные номера.

Сейчас запросы по сомнительному IP-трафику операторам отправляют правоохранительные органы, объясняет Anti-Malware.ru источник в телекоме. Сложно предположить объем таких обращений, если они будут формироваться на Госуслугах самими гражданами.

Возможность оставить жалобу на мошеннические телефонные звонки на госпортале обсуждают с лета. Минцифры также предлагает хранить данные о звонках с подменных номеров целый год.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru