В России внедрили ИИ-сервис для поиска пропавших детей

В России внедрили ИИ-сервис для поиска пропавших детей

В России внедрили ИИ-сервис для поиска пропавших детей

В Новосибирской области внедрили систему видеоаналитики на базе искусственного интеллекта, которая уже помогла найти шестерых пропавших детей. Речь идёт о технологии распознавания лиц, которая анализирует изображения с городских камер видеонаблюдения и сравнивает их с фотографией ребёнка.

Решение разработала компания NtechLab. Поиск запускается только с согласия родителей — нужно позвонить по номеру 112 и загрузить фотографию через специальный сервис. Далее изображение попадает в защищённую систему «Безопасный город», где начинается автоматический поиск.

Система работает с высокой точностью: она умеет распознавать лица даже в большом потоке людей. Если совпадение найдено — об этом сообщают правоохранителям.

Новосибирская область стала первым регионом, где технология начала применяться на практике. По словам региональных властей, цифровой инструмент оказался полезным и достаточно эффективным.

Также отмечается, что подобные решения могут быть встроены в уже существующие системы безопасности и использоваться в других регионах. В будущем таких инициатив, связанных с применением ИИ в социальной сфере, может стать больше.

«Важно, что те решения, которые разрабатывают отечественные компании в направлении искусственного интеллекта, несут не только пользу для бизнеса, но и решают общественные и социальные задачи. Уверен, что с каждым годом мы будем встречать все больше и больше кейсов, которые будут рассказывать о том, как ИИ помогает в той или иной сфере. В свою очередь, мы в "Группе Астра" создали программное решение сквозного конвейера для разработки технологии искусственного интеллекта. Наш проект "Тессеракт" будет способствовать расширению внедрения ИИ в различные сферы деятельности», — говорит Станислав Ежов, директор по ИИ «Группы Астра».

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru