Российский ИИ выявляет нарушения техники безопасности с точностью 80%

Российский ИИ выявляет нарушения техники безопасности с точностью 80%

Российский ИИ выявляет нарушения техники безопасности с точностью 80%

В университете ИТМО создали ИИ-модель, позволяющую автоматизировать отслеживание по видео действий на промпредприятии, способных привести к ЧП. Умный помощник работает со средней точностью 80% — намного выше, чем зарубежные аналоги.

Среди других преимуществ opensource-продукта, нареченного ActionFormer, разработчики отметили легковесность (работа по 3,7 млн параметров — против десятков млн в случае VideoMAE или Hiera) и возможность распознавать сразу десять опасных или неправомерных действий.

В ходе анализа видео ИИ-ассистент расставляет скелетные точки на изображениях людей, определяет их действия и местонахождение. Обучение проводилось на датасетах из открытых источников и роликах, отснятых самими разработчиками.

 

Обкатка новинки на крупном предприятии в Пермском крае, по словам разработчиков, позволила предотвратить ряд серьезных ошибок и сократить число традиционных проверок по технике безопасности в три раза.

В октябре ожидается выпуск версии ActionFormer для многоквартирных домов. Ее внедрение позволит повысить эффективность выявления правонарушений на закрепленной за ними территории.

«В будущем мы хотим обучить модель на большем числе действий, — заявила для прессы руководитель проекта Валерия Ефимова. — Следующая задача — адаптировать систему распознавания действий для носимых камер. Например, ее можно будет использовать в шахтах при проведении инструктажа».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru