Минцифры хочет централизовать видеонаблюдение на уровне страны

Минцифры хочет централизовать видеонаблюдение на уровне страны

Минцифры хочет централизовать видеонаблюдение на уровне страны

Выступая на стратегической сессии по нацпроекту «Экономика данных», глава Минцифры РФ Максут Шадаев предложил в его рамках создать национальную платформу для хранения и обработки данных всех систем городского видеонаблюдения в стране.

По замыслу, такая платформа будет подключаться к региональным системам и анализировать видеопоток с помощью технологий распознавания лиц и образов. Проект также предполагает обязательное подключение подъездных камер (затраты на установку могут быть заложены в бюджет капремонта многоквартирных домов) и видеокамер, которые должны будут установить за свой счет «отдельные категории собственников».

Сейчас в российских городах, по данным Минцифры, работают 1,2 млн камер видеонаблюдения. Половина тех, что установлены за счет государства, подключены к централизованным системам в регионах. Регулятор рассчитывает, что к 2030 году число камер видеонаблюдения в стране вырастет до 5 млн, и все они будут подключены к ИИ-системам. В числе прочего это позволит повысить раскрываемость преступлений на 30%.

Стоимость разработки новой платформы министерство оценило в 12 млрд рублей. Опрошенные «Ъ» специалисты сошлись во мнении, что расходы будут в пять-шесть раз больше, и с точки зрения затрат эффективнее было бы развивать централизованное видеонаблюдение на местах.

Один из собеседников также отметил, что централизация данных не имеет практического смысла:

«Данные о происшествиях в регионах нужны службам в регионах, передавать их в национальную платформу незачем, это очень дорого, малофункционально для всех потребителей видеоинформации и не будет использоваться службами на местах».

Несколько лет назад схожая инициатива была выдвинута в рамках проекта АПК «Безопасный город». МЧС предложило обязать все регионы разворачивать интеллектуальные системы городской безопасности и перейти на единые стандарты сбора и обработки данных, в том числе видеопотока. Был даже подготовлен соответствующий законопроект, но его раскритиковали в МВД и Минэкономики.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru