Большой брат поднимает забрало. Помогает ли система распознавания лиц ловить участников протестов в Москве

23 и 31 января в России прошли самые масштабные за последние годы несогласованные акции протеста. На каждой задержали более 4 тысяч человек. В Москве по итогам акции 23 января было более полутора тысяч задержанных, а административных дел оказалось еще больше (свыше 1,6 тысячи). В день акции 31 января появились сообщения о том, что участников предыдущего митинга задерживали со ссылкой на их съемку 23 января городскими видеокамерами.

Так, в девять часов утра в воскресенье полицейские пришли домой к историку Камилю Галееву и отвезли в ОВД, а затем в суд, который назначил ему 10 суток ареста за участие в акции 23 января. Адвокат Михаил Бирюков сообщил, что Галеева «вычислили по камерам, сфотографировали 23 января на Тверской». Днем 31 января людей, постоянно участвующих в протестных акциях, задерживали в метро при помощи видеокамер с распознаванием лиц. Их доставляли в ОВД, где сотрудники Следственного комитета пытались допросить по уголовному делу по статье 236 УК о нарушении санитарных норм, создавших угрозу массового заражения COVID-19 на акции 23 января. Это произошло, например, с мужем политолога Екатерины Шульман, литературоведом Михаилом Шульманом и блогером и фотографом Георгием Мальцом.

Как так вышло? Можно предположить, что для выявления нарушителей постфактум столичные власти могли задействовать городскую систему распознавания лиц.

Насколько широко власти используют распознавание лиц для поиска протестующих, доподлинно неизвестно, но технически система для этого хорошо приспособлена, считают опрошенные The Bell эксперты и сотрудники компаний, которые развивают эту технологию.

«Теоретически, если в базу фотографий, по которым ищет алгоритм, загрузить потенциальных участников митингов, то работать она будет так же, как и в случае с поиском преступников, это ее стандартная функция. Если туда добавить человека, который 10 раз ходил на митинги, то система его легко обнаружит», — говорит один из собеседников The Bell.

Разработчики из Ntechlab еще в марте в разговоре с The Bell утверждали, что медицинская маска алгоритм не собьет и распознавание лиц настигнет всех. Правда, затем в июле Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) провел свое исследование и пришел к выводу, что алгоритмы распознавания по всему миру с медицинскими масками не справляются.

Компаниям потребовалось еще полгода, чтобы изменить ситуацию. В итоге в декабрьском исследовании NIST все три разработчика из России попали в группу компаний, допускающих меньше всего ошибок в распознавании лиц в масках. Однако в реальных условиях все зависит не только от того, как именно работают алгоритмы, но и от качества камер, разрешения картинки и так далее, говорит один из участников рынка. «Но именно в Москве для распознавания созданы все условия: здесь камеры несколько раз обновлялись именно под нужды систем видеонаблюдения и качество у них хорошее», — объясняет он.

Насколько хорошо распознавание сработает сейчас, когда большая часть протестующих носит медицинские маски и шапки, сказать трудно, считает другой собеседник The Bell из компании по распознаванию лиц. Но и из его слов следует, что с начала объявленного в Москве весной карантина нейросети специально дообучались и сейчас умеют справляться с этой задачей достаточно хорошо. «Если лицо человека просто в медицинской маске, но условия и картинка достаточно хорошие, то распознать его система может. Если же речь о нечетком фото человека в маске, шапке и капюшоне, где видно только 15% лица, говорить о распознавании вряд ли приходится», — объясняет он.

Мы не знаем, есть ли у московских властей база фото и другие персональные данные участников предыдущих протестов. «Одно дело — искать человека по ограниченной базе, например преступников в розыске, которых всего несколько тысяч человек. И совсем другое — пробивать по базе в несколько миллионов человек, которые потенциально могли выйти на митинг. Поиск будет выдавать слишком много ошибок», — считает собеседник The Bell на рынке.

Система, которую использует Москва, постоянно совершенствуется, говорит один из участников рынка сервисов для распознавания лиц. Периодически город просит вносить какие-то дополнения в ее функционал. Но никаких особых запросов к этим протестам не делалось, утверждает он: все последние апдейты датированы еще прошлым годом.

«Вполне возможно, что распознавание лиц для поиска митингующих использует и МВД, но знать это достоверно мы не можем. И вообще, у полиции есть огромное количество других инструментов, которые они могут использовать, начиная от данных операторов, заканчивая свидетельскими показаниями», — рассуждает один из участников рынка сервисов для распознавания лиц.

Как это регулируется

Использование камер с распознаванием в России сейчас фактически не регулируется, говорит ведущий юрист «Роскомсвободы» Саркис Дарбинян. «Это абсолютно непрозрачная система. Нет никакого публичного списка оснований, когда может использоваться эта система, какие фотографии можно загружать в базы, какие сотрудники вообще могут иметь к ней доступ», — возмущается он.

Даже если такие данные будут использоваться, большой вопрос, всплывут ли они в материалах дел против протестующих, говорит Дарбинян. Скорее всего, они будут использоваться только в оперативных материалах, а в самом деле будут использованы другие доказательства. И тогда об использовании этих данных мы просто никогда не узнаем.

В ЕС с регулированием продвинулись чуть дальше. В четверг Совет Европы опубликовал рекомендации относительно того, как стоит использовать системы распознавания лиц. Скрытное применение технологий распознавания лиц правоохранительными органами допустимо, только если оно «соразмерно» риску предотвращаемых угроз общественной безопасности, решили в Совете Европы. И такие угрозы должны быть заранее описаны в правилах.

Однако в России никаких дискуссий на эту тему пока что нет. Зато на этой неделе стало известно, что мэрия Москвы потратит 3 млрд рублей на системы камер с распознаванием в Новой Москве. А в московском метро уже в конце этого года собираются запустить систему бесконтактной оплаты проезда по лицу — причем распознавать она будет и людей в масках, как обещают в мэрии.

Что вообще известно о распознавании лиц в Москве

Все, что мы знаем из официальных заявлений, — это то, что в Москве установлено более 100 тысяч умных камер, оборудованных системами распознавания и что с их помощью власти в 2018 году ловили нарушителей на чемпионате мира по футболу (таким образом удалось задержать 180 человек).

Звездный час для системы наступил в 2020 году. Чтобы следить за соблюдением карантинных мер, город, по сообщениям мэра Сергея Собянина, развернул систему «умного» контроля. В ней использовались как геоданные смартфонов, так и данные с камер, установленных на подъездах.

Довольно быстро стало понятно, что система работает: москвичам на карантине стали приходить штрафы за то, что они выходили из подъезда вынести мусор. Среди доказательств нарушения, предъявленных полицией, были снимки с подписями: «Площадка перед подъездом №4» и «03.03.2020 14:27:34 Соответствие: Низкое (72,79%)», писала «Медиазона». Первый снимок — фотография нарушителя из загранпаспорта, второй — камеры наблюдения подъездного домофона, подключенной к системе распознавания лиц.

Данные заболевших горожан Москва получала из собственного приложения «Социальный мониторинг», объясняет один из участников рынка распознавания лиц. «Приложение заставляло людей фотографироваться по несколько раз в день. С одной стороны, это нужно было, чтобы контролировать их местонахождение. С другой — чтобы контролировать перемещение с помощью камер», — говорит он.

Правда, случались и осечки: москвич Антон Серик, заболевший коронавирусом и соблюдающий двухнедельный домашний карантин, получил штраф после того, как система распознавания лиц перепутала его со здоровым братом-близнецом Анатолием.

Кто помогает следить за гражданами

«Наш алгоритм достаточно точный и хорошо работает с перекрытием, — говорил The Bell в конце марта Александр Кабаков, сооснователь NtechLab, разработчика алгоритма распознавания лиц, который использует Москва. — Его [алгоритма] основная задача изначально была определять преступников. Поэтому очки, усы, борода и другие вещи, которые используют для маскировки, она распознает хорошо. Понятное дело, что сейчас люди надевают маски не потому, что они преступники, а потому, что прибегают к разумным мерам защиты. Но алгоритм все равно имеет высокую точность, и камеры, на которых система сейчас установлена, дают большую вероятность, что лицо в маске будет распознано».

NtechLab — один из поставщиков решения для распознавания лиц, которое используется в Москве. Однако он не единственный. «В Москве действует сложносочиненная мультивендорная система. В городе есть два разных набора камер: те, что стоят на подъездах и в общественных местах, и те, что установлены в метро», — объясняет собеседник The Bell, знакомый с устройством этого рынка. «Это принципиально разные истории: камеры в городе — это проект департамента информационных технологий (ДИТ) Москвы, а использует их МВД. Камеры в метро — это совместный проект ДИТ и Дептранса, а их данные получает не только МВД, но и ФСБ, так как транспортные объекты в России находятся под особым надзором», — объясняет он.

Москва использует для распознавания алгоритмы сразу трех разных компаний: Ntechlab (в числе совладельцев — «Ростех»), Visionlabs («Сбер») и компании Tevian. Детектор — алгоритм определения лица на кадре — город выкупил у Ntechlab, а для распознавания людей в видеопотоке использует решения сразу трех компаний. В метро также используются решения от разных поставщиков, говорит один из собеседников The Bell, но какие именно и где — зависит от конкретной станции.

«Вслед за Москвой такой мультивендорный подход стали использовать и другие российские города», — рассказывает он. В каких конкретно городах используется распознавание, пока что также остается загадкой. Тот же Ntechlab сообщил в сентябре, что пилоты систем распознавания будут запущены в Нижнем Новгороде и еще 9 российских городах (не уточнив, в каких именно).

Во многих городах решения по распознаванию лиц интегрированы в системы «Нетрис» — это принадлежащая «Ростелекому» компания, которая делает городские системы видеонаблюдения, добавляет собеседник The Bell на рынке. В нее уже как модули встраиваются системы распознавания от разных игроков. Судя по данным сайта самой компании «Нетрис», сейчас ее системы установлены в том числе в Москве, Московской области, Санкт-Петербурге, Тюменской и Новосибирской областях, ХМАО, ЯНАО и Приморском крае.