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.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru