В Москве начали внедрять систему распознавания лиц

В Москве начали внедрять систему распознавания лиц

В Москве начали внедрять систему распознавания лиц

Столичные власти назвали положительными итоги эксперимента по подключению уличных камер видеонаблюдения к системе распознавания лиц. Однако ее повсеместное распространение под вопросом — это обойдется в миллиарды рублей.

​Как рассказал РБК источник на телекоммуникационном рынке, департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы завершил пилотный проект по подключению уличных видеокамер к системе распознавания лиц. В рамках пилота анализировалось изображение с 1,5 тыс. камер, 95% из которых установлены во дворах и подъездах столицы. При этом использовалась технология компании NTechLab, пишет rbc.ru.

По его словам, результаты проекта оказались положительными — система позволила поймать преступников, которые долгое время находились в розыске. «С ее помощью можно будет не только повысить уровень безопасности в городе. Она позволит контролировать работу различных служб, например коммунальных», — сказал он.

Миллиарды на безопасность

Представитель NTechLab подтвердил РБК, что компания участвовала в проекте ДИТа, но отказался рассказать условия сотрудничества. Он считает, что наиболее эффективно вопросы безопасности будут решаться при повсеместном подключении камер подъездного видеонаблюдения в Москве (всего около 120 тыс. штук) к системе видеоаналитики NtechLab.

Агентство Bloomberg со ссылкой на главу ДИТа Артема Ермолаева сообщило, что внедрение системы с использованием всех камер, установленных в Москве, увеличит расходы города на систему видеонаблюдения в три раза, до примерно 15 млрд руб. в год, поэтому технологию намерены использовать выборочно.

Представитель ДИТа не ответил на вопросы РБК. Из пресс-релиза ДИТа следует, что к системе распознавания лиц подключались 160 тыс. видеокамер в столице.

Источник РБК, близкий к NTechLab, пояснил, что по условиям сотрудничества с ДИТом система одновременно анализировала видеопоток с 1,5 тыс. камер, при этом сами камеры можно было менять, подключая устройства из разных точек столицы.

В декабре 2016 года Ермолаев рассказывал РБК, что власти столицы в 2017 году начнут второй этап тестирования системы распознавания лиц для городских камер видеонаблюдения. По его словам, итоги первого испытания показали, что система оказалась слишком затратной.

«Камеры городского видеонаблюдения динамические: они двигаются вправо-влево, приближаются и удаляются. В таких условиях добиться даже распознавания 60–70% изображений крайне сложно. Результат в 30% уже космический», — отметил глава департамента. В ведомстве отмечали, что в 2015 году с помощью камер видеонаблюдения было раскрыто 1,7 тыс. преступлений, а москвичи подали 8 тыс. заявок на бронирование архива видеоматериалов, снятых камерами.

В России несколько компаний разрабатывают алгоритмы распознавания лиц. Три из них — NTechLab, 3DiVi и «Вокорд» — ранее были допущены к программе официального тестирования в категории «Распознавание лиц», проводимого Национальным институтом стандартов и технологий при Министерстве торговли США (NIST), что позволяет им участвовать в тендерах американских госструктур.

Один из основателей 3DiVi Дмитрий Морозов сообщил, что в конце прошлого года компания вела переговоры об участии в пилотном проекте в Москве, но дальше дело не пошло. «Нам было бы интересно участвовать в подобном проекте», — отметил Морозов. По его оценке, городу внедрение подобной системы повсеместно может обойтись в «миллиарды рублей», исходя из расчета минимум $100 (5843 руб.) на каждую подключаемую камеру.

По словам гендиректора VisionLabs Александра Ханина, компания знала о проекте ДИТа. «Но для нас это не самый приоритетный рынок. Мы работаем в основном с коммерческими структурами», — сказал Ханин. Он затруднился предположить, какой может быть цена контракта в будущем тендере ДИТа на внедрение системы распознавания лиц во всех камерах во дворах и подъездах Москвы.

Представитель «Вокорда» отказался от комментариев.

Объем мирового рынка распознавания лиц, по данным компании MarketsandMarkets, в 2016 году составлял $3,35 млрд, а к 2021 году должен вырасти до $6,84 млрд. Точных данных по объему российского рынка распознавания лиц нет, но Александр Ханин ранее оценивал объем заключенных контрактов на нем не более чем в несколько десятков миллионов долларов.

70% мобильных игр небезопасны: эксперты нашли сотни уязвимостей

Казалось бы, что может быть безобиднее мобильных игр? Пару уровней в дороге, быстрый матч перед сном — и никаких рисков. Но на практике всё не так радужно. По данным AppSec Solutions, семь из десяти игровых приложений для смартфонов содержат уязвимости, а каждая седьмая из них может быть потенциально опасной.

Специалисты компании проанализировали около 50 популярных мобильных игр с помощью инструмента AppSec.Sting и обнаружили порядка 700 уязвимостей. Из них 90 получили высокий или критический уровень опасности.

Самые тревожные находки — это банальные, но оттого не менее опасные ошибки. Так, в 12 приложениях пароли и токены хранились прямо в исходном коде, фактически в открытом виде. Для злоумышленников это настоящий подарок — такие данные легко извлекаются и могут использоваться для взлома.

Ещё 13 игр не имели проверки целостности, что позволяет без особых усилий модифицировать сборку и менять логику приложения.

«Это серьёзно упрощает вмешательство в работу игры — от читов до более опасных сценариев», — пояснил руководитель отдела анализа защищённости AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев.

Эксперт выделил три ключевые проблемы, которые встречаются в мобильных играх особенно часто.

Во многих играх критически важные механики — расчёт наград, прогресса и внутриигровых ресурсов — реализованы на стороне клиента. Без полноценной серверной проверки это открывает дорогу к подмене данных, повторному воспроизведению запросов и манипуляциям с игровой экономикой. Итог — читы, перекос баланса, падение честности и доверия игроков.

Небезопасное хранение данных и слабая защита сетевого взаимодействия. Конфиденциальная информация нередко хранится локально без шифрования и контроля целостности. К этому добавляются проблемы с сетевой защитой — отсутствие проверок подлинности запросов и защиты от повторного воспроизведения. Всё это создаёт условия для утечек данных и автоматизации мошеннических сценариев.

Многие приложения поставляются без обфускации кода и базовых механизмов защиты. В результате бизнес-логика легко анализируется, конфиденциальные параметры извлекаются, а модифицированные клиенты распространяются быстрее, чем разработчики успевают реагировать.

На первый взгляд проблемы выглядят «внутриигровыми», но на деле они оборачиваются вполне реальными рисками — финансовыми потерями, ростом мошенничества и репутационными издержками. И страдают от этого не только студии, но и обычные пользователи.

Эксперты AppSec Solutions напоминают простые, но эффективные правила цифровой гигиены:

  1. Скачивайте игры только из официальных магазинов.
    Сторонние источники — главный канал распространения модифицированных и вредоносных версий.
  2. Осторожнее с модами и «взломами».
    Читы — это не только риск бана, но и реальная угроза утечки данных или заражения устройства.
  3. Следите за разрешениями.
    Давайте игре только то, что действительно нужно для работы, и периодически пересматривайте доступы.
  4. Обновляйте приложения и ОС.
    Апдейты часто закрывают уязвимости, о которых вы даже не подозреваете.
  5. Используйте уникальные пароли.
    Для игровых аккаунтов — свои учётные данные и, по возможности, дополнительные механизмы защиты.

Мобильные игры давно перестали быть просто развлечением — вокруг них крутятся деньги, данные и целые цифровые экосистемы. А значит, относиться к их безопасности стоит не менее серьёзно, чем к банковским приложениям.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru