Выручка российских разработчиков ИИ для распознавания лиц выросла на треть

Выручка российских разработчиков ИИ для распознавания лиц выросла на треть

Выручка российских разработчиков ИИ для распознавания лиц выросла на треть

Доходы российских поставщиков решений по распознаванию лиц прибавили в минувшем году 30–35%. Экспорт растет в страны Ближнего Востока, Юго-Восточной Азии, в Индию и Южную Америку. Но есть и вендоры, недосчитавшиеся прибыли за рубежом.

О финансовых итогах года для рынка российских решений в области распознавания лиц пишет “Ъ”.

Выручка компании VisionLabs, по словам гендиректора Дмитрия Маркова, в 2022 году составила 1,4 млрд руб. Это на 30% больше результатов за 2021 год.

“В этом году мы продолжили международную экспансию, рынки Южной Америки, Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии всегда были для VisionLabs ключевыми”, — говорит Марков.

Выручка NtechLab в 2022 году увеличилась на 35%, причем почти удвоились международные продажи, рассказал представитель компании. По его словам, на внешних рынках доход увеличивается благодаря новым проектам на Ближнем Востоке, в Юго-Восточной Азии и СНГ.

“Всего в 2022 году решения были проданы в 26 стран”, — уточнили в NtechLab.

Однако доходы за рубежом выросли не у всех отечественных разработчиков решений для распознавания лиц.

Так, по словам гендиректора RecFaces Тамары Морозовой, “из-за общей геополитической ситуации многие рыночные механики перестали работать, в связи с чем пришлось заново выводить бренд на зарубежные рынки”.

Чтобы сохранить клиентский сервис в уже запущенных зарубежных проектах, RecFaces создала “автономную компанию” в Дубае.

“После этой процедуры мы успешно реализовали ряд проектов в Египте, Саудовской Аравии, Гватемале и зашли на рынок Индии”, — уточняет Морозова.

Заработок на международных проектах в 2022 году, по сравнению с российским, оказался ниже прогнозируемого на 30–40%. На внутреннем рынке, говорит топ-менеджер, выручка выросла в пять раз.

Сегмент решений в области искусственного интеллекта в целом “выглядит ключевым для достижения лидерства в новом технологическом укладе”, поэтому отрасль растет в этом направлении во всех ведущих странах мира, поясняет президент НП “Руссофт” Валентин Макаров.

По его информации, несмотря на санкции, российские разработчики не потеряли клиентов в других странах, но для этого пришлось локализовать офисы продаж.

Сами вендоры объясняют привлекательность российских разработок ценовой политикой и качеством.

Добавим, вместе с решениями по распознаванию лиц активно развиваются технологии защиты от подобных систем. Так, израильские ученые летом разработали маску, способную обмануть камеры видеонаблюдения.

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