Искусственный интеллект, 26 ноя 2020, 15:27

Система распознавания лиц — забота о безопасности или тотальный контроль?

Читать в полной версии
Фото: Из личного архива
Какие возможности есть у технологии распознавания лиц и насколько защищены наши биометрические данные, рассказывает эксперт Дмитрий Марков

Эксперт тренда

Дмитрий Марков, генеральный директор VisionLabs. Окончил Московский технический университет связи и информатики. В 2010 году получил степень MBA Калифорнийского государственного университета. До 2020 года являлся гендиректором «НИС ГЛОНАСС» и директором по направлению Информационная инфраструктура АНО «Цифровая экономика».

Возможности

Главная задача биометрических систем — обеспечить комфортную и безопасную городскую среду. Сейчас, в разгар пандемии, они стали одним из важных инструментов защиты здоровья. Биометрия применяется практически в каждой отрасли: в банках, ретейле, на транспортных и промышленных предприятиях.

Использование биометрии активно набирает обороты в финансовом сегменте. В частности, технология распознает загримированных мошенников или переклеенные фотографии в документах.

В государственном сегменте биометрические системы наиболее широко используются в рамках решений «умного» города. В июле 2019 года были подведены итоги тестового внедрения систем распознавания в метро и на улицах Москвы. Системы сопоставляли лица из видеопотока с базой находящихся в розыске и в случае совпадения уведомляли сотрудников полиции, дежуривших поблизости. В итоге с помощью тысячи камер снаружи подъездов жилых домов были задержаны 90 человек. В метро системы видеоаналитики использовались на нескольких станциях. В ходе теста ежемесячно удавалось задержать от пяти до десяти преступников.

Частные компании также внедряют биометрию у себя в офисах. Использование распознавания лиц в системах контроля и управления доступом позволяет избежать фальсификаций с пропусками — биометрический идентификатор нельзя потерять или передать третьему лицу.

Есть и другие примеры использования биометрии коммерческим сектором. Например, автопроизводители прибегают к ней для повышения безопасности транспортных средств — делают так, чтобы в машине можно было перехватить управление в тот момент, когда водитель отвлекся. Одновременно биометрия позволяет автомобилю вспомнить настройки каждого водителя, что особенно актуально для постоянных пользователей каршеринга. Водитель тратит первые десять минут на подгонку кресел и зеркал под себя. Если же в автомобиле внедрена бортовая камера с распознаванием лиц, то машина может автоматически переключиться на настройки, заданные конкретным человеком.

Системы распознавания лиц применяют во благо горожан, но, как и при использовании любой другой технологии, есть определенные риски  (Фото: Shutterstock)

Наиболее актуальный сейчас вариант использования биометрии — эпидемиологический контроль. В этом году команда VisionLabs совместно с ГК «Элемент» представила комплексное решение — систему контроля и управления доступом на базе биометрической идентификации и измерения температуры тела человека. В решении используется продукт VisionLabs VL Thermo для бесконтактной автоматической термометрии. В России его уже внедрили, в частности, «Макдональдс», Сбербанк и ГК «Росатом», тестирование проходит в «Газпроме», на Октябрьской железной дороге и в других компаниях.

Риски

Есть мнение, что точность распознавания биометрических систем оставляет желать лучшего. Результаты независимого тестирования NIST — наиболее авторитетного источника эффективности мировых систем распознавания — доказывают, что современные решения отлично работают на фотографиях любых расовых групп и могут успешно применяться по всему миру. Например, для датасета Visa, содержащего изображения людей всех возрастов из более чем ста стран, точность распознавания с помощью алгоритмов VisionLabs составила 99,75% с вероятностью ложного положительного срабатывания один на миллион.

Многих волнует риск утечки данных, но я считаю что он сильно преувеличен. Например, платформа LUNA получает на вход фотографию и извлекает из нее биометрический шаблон — дескриптор. Вне системы его нельзя интерпретировать: он представлен в виде набора чисел и не может быть преобразован в исходное изображение лица, поэтому даже в случае кражи эти данные невозможно использовать.

Другое дело, если системы обработки биометрических данных хранят исходную информацию, т.е. видео или фотоснимки. Подобные системы взаимодействуют с большим количеством сервисов, поэтому для обеспечения необходимого уровня конфиденциальности вся инфраструктура должна быть защищена в рамках общего комплексного решения. Позаботиться о высоком уровне информационной безопасности — задача заказчика. Последствием неквалифицированной разработки модели угроз и несоблюдения регламентов может стать попадание многотысячных баз персональных данных в третьи руки.

Еще один аспект — возможная непрозрачность системы доступа к собираемым биометрическим данным при реализации проектов национального масштаба. Законодательство должно четко определять, кто и в каких случаях может иметь доступ к хранимой информации. Представители структур, наделенных такими полномочиями, должны использовать данные, хранящиеся в системе, исключительно в рамках правового поля. Для нарушителей должны быть предусмотрены серьезные последствия.

Перспективы

Можно говорить сразу о нескольких основных трендах:

  • Первый — распознавание максимального количества объектов и их атрибутов. Например, VisionLabs недавно выпустила продукт LUNA Cars для распознавания транспорта. Он способен определить большинство атрибутов транспортного средства: марку, модель, цвет, тип и категорию. Система также определяет все символы на номерных знаках: от серии до кода региона регистрации с точностью более 99%. Еще одна возможность продукта — классификация по нескольким типам: такси, общественный и специальный транспорт.
  • Второе перспективное направление использования биометрии — распознавание жестов. Например, в новом смарт-дисплее SberPortal (экран с сенсорным, голосовым и жестовым управлением. — РБК) технологии VisionLabs используются для распознавания жестов, захвата и слежения за лицом и телом человека, определения его позы и направления взгляда. Благодаря им пользователь всегда остается в центре кадра во время видеозвонка, может получать персонализированную информацию и рекомендации (музыка, фильмы, новости, календарь событий), а также подтверждать онлайн-оплату.
  • Еще одно перспективное направление применения биометрии — распознавание эмоций. Благодаря ему можно сделать более персонализированными отношения с клиентами, улучшить программы лояльности и разработать целевые маркетинговые предложения. Например, наша биометрическая платформа с помощью нейронных сетей помогает верифицировать и идентифицировать личность человека, а также определить его эмоции, пол, возраст, элементы поведения и атрибуты одежды.

Поэтому основные страхи, которые сейчас вызывает биометрия, связаны не с ее недостатками, а со слабой информированностью о том, как работает технология. Устранение этого недостатка — всего лишь вопрос времени.

Искусственный интеллект Нейросети IT
Главное