Более трех тысяч камер московский городской сети видеонаблюдения подключили к системе распознавания лиц. Как объявил Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ), благодаря нейросети видеоизображение автоматически анализируется в режиме реального времени. Насколько эта система будет эффективной в сфере поиска правонарушителей и законна с точки зрения соблюдения конфиденциальности личных данных? Легко ли ее обмануть и сколько москвичам придется заплатить за то, что их лица смогут различать специальные алгоритмы? Мы собрали и проанализировали различные ответы на эти вопросы
Самая большая сеть в мире
В целом столичная сеть видеонаблюдения насчитывает, по разным источникам, от 145 до 170 тысяч видеокамер (все зависит от методики учета) и, по данным ДИТ, охватывает 95 процентов подъездов жилых домов. В этом году к единому центру хранения и обработки данных дополнительно подключили более 3,5 тысячи камер. С 2012 года записи хранятся в течение пяти дней после съемки, указывает Bloomberg. Агентство также отмечает, что Москва претендует на звание города с крупнейшей городской централизованной сетью наблюдения в мире.
В российской столице к единой системе подключены также камеры, установленные на территории и в зданиях школ и детских садов, на станциях МЦК, стадионах, остановках общественного транспорта и автовокзалах, а также в парках. Кроме того, до июня 2018 года камеры видеонаблюдения также появятся в 25 подземных пешеходных переходах города.
До конца года к повышению охвата и эффективности системы планируется привлечь горожан – они смогут самостоятельно устанавливать на своих домах камеры и подключать их к единой системе видеонаблюдения. В ведомстве не уточняют источники финансирования этих процедур, но, по всей видимости, со стороны муниципальных властей будет обеспечиваться лишь техническая поддержка. Сообщается, что видео с таких частных камер будет передаваться в единый центр хранения и обработки данных (ЕЦХД), а записи с них могут быть использованы в качестве юридически значимого доказательства в суде.
Как работает городская система наблюдения. Версия Hi-News.Ru
«Улыбайтесь, вас снимают и распознают»
В ДИТ уточняют, что лица на записях сканируются, чтобы их при необходимости можно было сравнить с информацией в различных базах данных – например, в фотобазах правоохранительных органов, когда речь идет о поиске правонарушителя. Кроме того, такая аналитическая система может помочь правоохранительным органам при поимке преступника выстроить маршрут его передвижения по городу.
Система сама подберет нужные видеозаписи с разных камер наблюдения, идентифицировав подозреваемого на видео. Функция распознавания лиц работает в режиме онлайн, процесс идентификации личности занимает несколько секунд. В случае если алгоритм обнаружит человека, чье лицо загружено в базу данных, он отправит оповещение в правоохранительные органы.
В ДИТ отмечают, что внедрение функции распознавания лиц уже повысило эффективность расследования правонарушений и поиска преступников. «Во время пилотных испытаний с ее помощью было обнаружено и задержано более 50 процентов нарушителей закона, которых разыскивали с использованием аналитических алгоритмов», – отмечается в релизе ведомства.
Нюансы и финансы
При рассмотрении финансовых аспектов этой темы выясняются некоторые особенности – система распознавания лиц с камер наблюдения пока работает с изображениями не со всех камер. Чиновники поясняют, что обеспечить тотальный охват будет дорого и необходимости в этом нет.
Разработчиком сервиса распознавания выступил российский стартап NtechLab, уточняет агентство Bloomberg. Российскому Forbes в компании подтвердили, что она участвовала в тестировании новой системы. Технологии, которые используются для распознавания лиц в Москве, уже успели получить международное признание. NtechLab победила в конкурсе алгоритмов распознавания лиц, который проводился Американским агентством передовых исследований в области разведки (IARPA) и Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST), пишут «Ведомости». NtechLab получила сразу два приза: за скорость и за точность идентификации.
РБК со ссылкой на представителя NtechLab указывает, что стартап интересуют лишь 120 000 камер подъездного наблюдения, с которыми, по мнению собеседника, система будет работать наиболее эффективно.
Артем Ермолаев в беседе с Bloomberg пояснил, что правительство Москвы тратит на обслуживание существующей в столице системы камер 5 млрд рублей в год. Таким образом, исходя из примерных оценок Ермолаева, подключение и обслуживание одной камеры обойдется Москве примерно в 60 000 рублей. По словам Ермолаева, развертывание системы с распознаванием лиц для всей сети камер «утроило бы эти расходы». В связи с этим технология, по его словам, будет применяться выборочно в районах, где это наиболее необходимо. Остальные камеры будут работать в режиме записи, которые можно будет использовать при ручном режиме контроля. Возможно, если система распознавания лиц зарекомендует себя, как высокоэффективная и стоимость ее внедрения снизится, она будет использована на большем количестве камер города.
Гендиректор NTechLab Михаил Иванов о победе в мировом конкурсе в интервью телеканалу РБК ТВ
Строго конфиденциально
Эксперт Академии информационных систем Михаил Зюзин сообщил Bloomberg, что наличие таких систем на территории России – законно. Конфиденциальность, по информации ДИТ, обеспечивается исключительностью доступа к системе уполномоченными лицами. Сейчас к системе городского наблюдения подключены порядка 16 000 пользователей – это сотрудники правоохранительных органов, государственных и муниципальных организаций, указывают в ДИТ. Правоохранители могут получить необходимые данные по запросу в рамках действующего законодательства, а сотрудники госучреждений получают доступ к видеокамерам только с тех территорий и маршрутов, за которые они несут ответственность. Каждое обращение к системе слежения фиксируется.
«У жителей города появился дополнительный уровень защиты, считает руководитель ДИТ Москвы Артем Ермолаев. – Разумеется, все эти возможности должны внедряться очень ответственно. Наш приоритет – баланс между конфиденциальностью и безопасностью, и мы придерживаемся строгой внутренней политики контроля, гарантирующей соблюдение прав граждан».
Тем не менее, опасения по поводу личной конфиденциальности возникают. «Если система будет взломана третьими лицами, то они потенциально могут получить доступ к информации о том, где вы живете, куда и как вы идете, и о том, какие маршруты вы выбираете», – рассуждает Михаил Зюзин. Однако, Антон Ермолаев такие опасения считает безосновательными. Он подчеркивает, что программное обеспечение будет сравнивать изображения с камер видеонаблюдения лишь с информацией, уже находящейся в полицейских базах данных.
Как обмануть систему
Если появляется высокотехнологичная система, значит, обязательно появятся люди, желающие ее взломать. Минувшим летом Григорий Бакунов, работающий в «Яндексе» директором по распространению технологий, рассказал о своем стороннем проекте — сервисе, проектирующем уникальный случайный макияж, который бы защищал лицо пользователя от идентификации системой распознавания лиц.
«Мне внезапно надоел хайп вокруг систем распознавания лиц… Особенно меня восхитило, насколько кучно покрыта камерами Москва… Я не параноик (вроде бы), но сам факт, что кто-то может проследить все мои перемещения, раздражает. А если учесть прогресс в разработке и доступность готовых сетей для распознавания лиц — уверен, такую слежку организовать по-настоящему легко», – приводит слова Бакунова «Новая газета».
Проект команды, в которой участвовал специалист по технологиям, основывался на генетическом алгоритме, который сначала на основе оригинальной фотографии подбирал новый образ по принципу «анти-сходства». Затем на основе полученного результата визажист составлял план макияжа, после чего он наносился на лицо модели. «Эффективность системы потрясала — можно было получить самые разные результаты: от «Вася чуть-чуть не похож на себя», до «совсем не похож на Васю» и даже “вообще не Вася, а скорее Коля”. Да что там, базово системы распознавания зачастую переставали находить даже контур лица…» — рассказывает Бакунов.
Получив впечатляющий результат, разработчик решил свернуть проект. Объяснил он этот шаг соображениями совести: «Слишком уж велик шанс использовать продукт не для добра, а вовсе с другими целями».
Более простой способ предлагают сторонние разработчики. Чтобы уйти от автоматизированной слежки достаточно нанести на одежду и аксессуары принты, имитирующие черты лица. Маскировка заставляет систему распознавания лиц работать некорректно и теряться в данных. Так создатели проекта Hyperface борются с повсеместной слежкой, которая теперь ведется не только в соцсетях, но и на улицах.
Доклад “Создание эффективного видеонаблюдения сегодня и его роль в городах будущего”
Большой шаг к «умному городу»
Повсеместная установка камер, подключенных к системам распознавания лиц – не самоцель. Эксперты называют ее важным элементом интеллектуальной организации городской среды, которую также именуют «умным городом», по аналогии с «умным домом».
Последние два десятилетия этот термин применяется к семейству технологий, способных ускорить развитие города и повысить качество жизни в нем. Считается, что использование в системе распознавания лиц технологий анализа больших данных (big data) позволит оценивать происходящее в режиме реального времени и оперативно реагировать на любые экстремумы. Городские видеокамеры постепенно станут центрами сбора огромных объемов информации, формируя основу для будущего городского Интернета вещей.
Безусловно, такие решения вызовут множество дискуссий, участники которых смогут сами сравнить преимущества, которые предоставит своим жителям «умный город», и негатив, связанный с исчезновением конфиденциальности, и принять свое решение.