«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

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