«Маска от алгоритма не защитит». Разработчик московской системы умных камер — о слежке во время карантина

Пандемия дала властям основания по полной программе развернуть цифровую слежку за гражданами. Минкомсвязи по поручению Михаила Мишустина готовит отслеживание нарушителей карантина по геолокации сотовых телефонов, а в Москве со дня на день должна заработать «умная система контроля» с применением сотни тысяч камер с распознаванием лиц, работающих на основе технологии российской компании NtechLab. Сооснователь NtechLab Александр Кабаков рассказал The Bell, как система умных камер компании, установленных в Москве и других городах по всему миру, позволит формировать черные списки на время карантина, сообщать властям о выходе из дома людей старше 65 и фиксировать рукопожатия.

— С первых случаев эпидемии московские власти начали выявлять больных, нарушивших карантин, с помощью умных камер. Как это работает? 

— Как работает технология FindFace и что с ней делает город — это две разные вещи. Наша технология распознавания лиц позволяет создавать черные списки на время карантина и потом отслеживать, появляются ли эти люди перед камерами. Это базовая вещь, которую с 1 января этого года умеют все умные камеры Москвы [на сегодня, по информации городских властей, в городе установлено 105 тысяч таких камер. — Прим. The Bell]. 

Дальше эту систему можно по-разному настроить. Например, она позволяет идентифицировать возраст людей, и ее можно настроить таким образом, чтобы она прислала алерты, если из дома выходит человек старше 65 лет. Есть и другие направления для работы: например, отслеживать контакты. Если два человека появляются в кадре вместе и один из них был заражен, значит, вирус мог передаться дальше.

Если посмотреть на то, что сделано в Китае, то там системы распознавания лиц продвинулись дальше, они могут определять людей по силуэтам. То есть технология позволяет смотреть, куда ходят люди, даже если не видно лица, смотреть, с кем они контактировали, и определять, есть ли на улице люди.

У нас сейчас есть некоторые похожие решения, но они не внедрены — например, детектор действий, который позволяет распознавать достаточно много разных вещей, которые делает человек в кадре, одно из них — рукопожатие.  

— Сергей Собянин говорил, что в Москве работает крупнейшая система распознавания лиц. Сколько всего в городе умных камер и много ли у этой системы слепых зон?

— Вопрос лучше адресовать, конечно, Москве, да и вообще, зачем говорить про слепые зоны, чтобы люди нарушали самоизоляцию. На сегодня, согласно тому, что говорит город, в Москве подключены 105 тысяч камер видеонаблюдения с распознаванием лиц. То есть в целом эта система с большим покрытием — ею точно охвачены все дома, и это больше половины от общего числа всех камер слежения в Москве.

— Вы говорили про распознавание силуэтов в Китае. После начала эпидемии там научились распознавать лица в медицинских масках. А вы так умеете?

— Наш алгоритм достаточно точный и хорошо работает с перекрытием. Его 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. У нас уже были истории, когда распознавались люди в мотоциклетных шлемах, так что маска вряд ли сработает для защиты от алгоритма. 

— Влияют ли на распознавание время суток, погода и всякие другие побочные факторы? 

— Вообще нет, это совершенно не значимые для алгоритма факторы, маска — гораздо более серьезная помеха. 

— Чтобы система распознавала людей, должна быть база с их фотографиями и данными. Откуда они берутся?

— Опять же вопрос не к нам. Мы — поставщик технологии распознавания лиц для города, и у нас нет доступа к внутренним процессам и серверам. Мы поставили софт, и дальше вопрос к департаменту информационных технологий (ДИТ) Москвы, как они его используют. Где они берут данные и фото, мы не знаем. Но можно предположить, что есть базы данных от полиции, сейчас активно собирают дополнительную информацию, например, Роспотребнадзор и другие органы.

— В системе, которую сейчас строят для надзора за самоизолирующейся Москвой, будут задействованы не только камеры слежения, но и, например, геоданные от операторов связи. Как эта система теоретически могла бы работать?

— Очевидно, что геоданные от операторов — это очень мощный инструмент. Камеры стоят не везде, и без операторской даты отследить перемещения будет практически нереально. С другой стороны, у геоданных есть проблема: они определяют перемещения смартфона. А он все-таки не настолько персонализирован, как лицо. Телефон можно выключить, его можно взять у друга, можно выйти на улицу без телефона. Лицо дома оставить не получится. Поэтому распознавание лиц — это все равно ключевой момент. Операторские данные могут использоваться для основной массы населения, а распознавание лиц — для злостных нарушителей.

И еще один важный момент: с помощью мобильной даты сложнее верифицировать контакты людей. Условно говоря, сколько мобильных телефонов определяется в одном подъезде? Много. Получается, если по геоданным находят инфицированного человека, нужно чуть ли не всех проверять. Но тогда можно и без помощи технологий просто всех повально отправить на тестирование. А распознавание лиц помогает определить, с кем был зараженный, куда и вместе с кем он заходил и кто с большей вероятностью может оказаться инфицированным.

— То есть геоданные — массовая мера, а распознавание лиц — точечная? 

— Думаю, и та и другая технологии должны использоваться массово. Ты же не знаешь, какой человек — злостный нарушитель карантина. И тебе нужно смотреть за всеми камерами, чтобы понимать, выходит ли человек и куда идет. Обе технологии друг друга дополняют и сводят к минимуму возможность нарушать карантин и распространять вирус дальше. 

И чем больше будет технологических возможностей, вроде того же определения по силуэтам, тем лучше. Если такое повторится в будущем, а у нас будет больше аналитики, то можно будет делать точнее сам карантин, отправлять на изоляцию меньшее количество людей. И в перспективе эти меры должны вести не к тому, чтобы всех закрыть по домам, а, наоборот, чтобы ограничивать в перемещении как можно меньше людей. Технологии позволят лучше выявлять инфицированных и точнее определять круг их контактов и потенциально зараженных людей. Если вы точно знаете, кто именно заражен, то не потребуется изолировать целый район.

— То есть опять классический выбор между безопасностью и приватностью? 

— Вопрос приватности здесь, наверное, имеет место быть. Но давайте посмотрим на Китай и на Европу: в Китае в полном объеме работает видеоаналитика, а в Италии этого нет. Результаты мы все видим. Огромное число заболевших и погибших, невозможность локализовать распространение инфекции — такой результат.

Мы уже сейчас понимаем, что нужно для того, чтобы в будущем эффективнее и быстрее реагировать на такие вещи. Например, создать комплекс видеоаналитики и систему, которая позволяет четче описывать круг, где человек был, с кем общался и так далее. И речь даже не о сознательных нарушениях — просто люди банально могут не помнить, где они были и кому жали руку, с кем общались, на какую кнопку нажимали. А технологии позволяют все это отследить. И, если мы, например, понимаем, что человек зашел в подъезд, мы можем понять, кто еще туда заходил в ближайшие несколько часов. Вирус в воздухе сохраняется три часа, на поверхностях — гораздо дольше. А мы можем строить гипотезы и довольно точно определять, кого именно стоило бы проверить.

Опыт Китая показывает, что карантин работает. Поэтому на будущее: чем точнее мы будем понимать, что человек делал, тем меньше будет шансов получить новую пандемию.

— Но есть риск, что эта система, которая очень точно определяет, кто, что, когда и где делал, и после карантина не оставит нам шанса на приватность? 

— Вопрос про приватность в целом бессмысленный. Смартфоны уже собирают о вас крайне большое число данных. И вопрос здесь только в том, у кого есть к ним доступ. И в целом я не понимаю, что опасного будет в том, если камеры в подъезде будут определять, нажал ли человек на кнопку лифта — это разве секретная информация, которая нарушает право на приватность? Мне кажется, нет.

Скопировать ссылку

ЦБ отменил лимиты на валютные переводы за границу. При чем тут укрепление рубля?

Сегодня Центробанк объявил, что снимает ограничения на перевод иностранной валюты за рубеж для граждан России и «дружественных» стран. Эти меры ввели после начала войны в 2022 году, изначально лимит был жестким (гражданам разрешалось переводить не более $5000 в месяц), но потом его повысили до $1 млн.  

Зачем бизнесу VPN: как повысить эффективность команды и безопасность данных

В январе 2025 года хакеры слили в сеть 15 тысяч VPN-паролей сотрудников нескольких компаний, которые пользовались VPN для удаленного доступа. VPN-провайдер пострадавших компаний не заметил уязвимость в коде, из-за которой его клиенты стали жертвой атаки. С такими угрозами сталкиваются не только корпорации, но и средние предприятия — в попытке защитить ценную информацию бизнес обращается к VPN-провайдерам, но не всегда может понять, кому можно доверять.

Рассылки The Bell стали платными. Подписывайтесь!

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ THE BELL ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА THE BELL. 18+

Почему хедж-фонды разлюбили Nvidia и куда они переводили деньги в третьем квартале

Отчетность хедж-фондов всегда была ценным ориентиром для инвесторов, указывающим, куда именно текут «умные деньги». В третьем квартале они утекали из хедлайнера ИИ-бума Nvidia и фармгиганта Eli Lilly в пользу других бигтехов и биотехов. В этом выпуске рассылки расскажем, в какие еще активы и сектора перекладывали деньги управляющие и какие «восходящие звезды» они нашли.