Каждая третья видеокамера в городах России знает вас в лицо

Каждая третья видеокамера в городах России знает вас в лицо

Каждая третья видеокамера в городах России знает вас в лицо

Минцифры РФ вновь посчитало количество камер видеонаблюдения в стране — оказалось более 1 млн, и треть из них подключены к системам распознавания лиц. Свежую статистику представил сегодня, 13 марта, министр Максут Шадаев.

При подсчете учитывались камеры, установленные в местах проживания граждан, на транспорте, дорогах, в общественных местах.

«На сегодня у нас фактически каждая третья камера подключена к системе распознавания лиц, — цитирует ТАСС выступление главы Минцифры на пленарной сессии Дня искусственного интеллекта в рамках выставки-форума "Россия". — Все камеры, которые стоят на дорогах, автоматически распознают номера».

Шадаев также отметил, что 14 регионов в настоящее время внедряют системы обработки фото- и видеоизображений дорог и объектов благоустройства.

В ноябре прошлого года на стратегической сессии по нацпроекту «Экономика данных», тоже было озвучено общее число видеокамер в России — на тот момент оно составляло 1,2 миллиона. По прогнозам Минцифры, к 2030 году этот парк должен увеличиться до 5 млн; все городские камеры будут подключены к ИИ-системам, что позволит повысить раскрываемость преступлений на 30%.

Тогда же было высказано предложение централизовать хранение и обработку данных видеонаблюдения на уровне страны, создав специальную платформу. Стоимость разработки чиновники оценили скромно — в 12 млрд рублей. Если, несмотря на критику, проект будет взят на вооружение, разработчикам придется в числе прочего учитывать возможность ошибок, от которых не застрахована ни одна система распознавания лиц.

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