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.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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