live
Спутник ASTRA-4A 12073 МГц. Поляризация-Н. Символьная скорость 27500 Ксимв/с. FEC 3/4

Технологии распознают ваше лицо из тысяч других. Как безопасность стала убийцей приватности

В мире существуют десятки технологий распознавания лица. Насколько точно они работают и реально ли от них спрятаться

"Большой брат" следит за нами через камеры наблюдения. И не только следит, а может узнать среди тысяч других людей. Насколько точно работают эти камеры и реально ли от них спрятаться?

В фантастических фильмах мы не раз видели, как умные камеры помогали поймать главного преступника. Сначала они находили его в толпе, потом следили за ним и в нужном месте его ждала полиция. Сегодня этот футуристический сценарий стал реальностью. Такие камеры уже существуют и они умеют узнавать людей. А задача распознавания лиц перестала быть серьезной математической проблемой, а стала основой для разнообразных сервисов и приложений. Попробуем разобраться, насколько распространена эта технология и стоит ли ее бояться.

Различать объекты

Чтобы компьютерный алгоритм умел опознать человека, он должен уметь решать задачу распознавания образов. Этой задаче много лет. Ее суть заключается в том, чтобы научиться классифицировать объекты по определенным характеристикам и отличать их друг от друга. Например, отличить дерево от куста, женщину от мужчины, знакомого человека от незнакомца. Парадокс этой задачи заключается в том, что этому ребенок учится в первые годы жизни, и даже в первые месяцы. Однако описать математически эти объекты и научить алгоритмы распознавать их – задача довольно сложная.

Одной из подзадач этой глобальной проблемы является распознавание рукописного текста, которая почти успешно решена. Современные OCR-системы (optical character recognition, например, ABBYY FineReader) умеют распознать написанный от руки текст или текст, существующий в виде скан-копии, и преобразовать его в текстовый документ.

Задача распознавания лиц и окружающих объектов является более сложной. Однако в последнее время ученые и разработчики научились успешно справляться и с ней. Этому помогли нейронные сети и алгоритмы их работы, а также большое количество данных для их обучения (в том числе фотографий из соцсетей).

Нейронные сети моделируют работу человеческого мозга и могут самостоятельно учиться на основе полученной информации. Например, если нейронной сети показать большое количество фотографий коровы, то на новых фотографиях, где, кроме коровы, будут и куры, и свиньи, нейронная сеть найдет именно корову. Нейронные сети получают большое количество данных и, анализируя их, на них учатся делать определенные выводы, например, распознавать объекты.

Опознать всех

Одно дело – разработки ученых, другое – работающие технологии. К сожалению или к счастью, сегодня есть много готовых инструментов распознавания лиц. А еще – едва ли не каждую неделю ученые сообщают о создании новых прототипов продуктов, которые по лицу человека могут делать определенные выводы.

Одним из первых известных приложений для распознавания и идентификации лиц людей в русскоязычном интернет-пространстве стал проект FindFace. Это мобильное приложение, которое может сопоставить фотографию с базой данных пользователей соцсетей и таким образом идентифицировать человека. Приложение использовали с разной целью. А известным оно стало после того, как пользователи сервиса "Двач" с помощью FindFace идентифицировали порноактрис и угрожали, что сообщат об их "захвате" родным и знакомым.

Разработчики сервиса FindFace запустили его версию для бизнеса и представили инструменты, которые позволяют интегрировать технологию FindFace в произвольный сайт или приложение. Это означает, что те, кто купили FindFace и подключили платформу к своим продуктам, могут с высокой точностью узнавать людей, которые попадают им в камеры. На сайте FindFace сказано, что технологию можно использовать для идентификации посетителей офисов и торговых центров, организации пропускной системы, анализа поведения потребителей и идентификации личности.

Технология распознавания может использоваться также для поиска похищенных детей, однако пока успешных примеров ее применения в этом направлении нет.

Как камеры узнают владельцев смартфонов и помогают ловить преступников

Технологии распознавания лиц использовала компания Apple в новых версиях ее смартфонов. Вместо идентификации по отпечатку пальца новые iPhone будут идентифицировать пользователя по лицу – узнавать его и разблокировать телефон.

Чтобы технология, которая получила название FaceID, работала, новые смартфоны получили мощную фронтальную камеру и инфракрасные осветители, с помощью которых смартфон создаст трехмерную модель лица, сохранит их в своей памяти и будет каждый раз сравнивать с фото пользователя. Интересно, что смартфон будет разблокироваться, только когда человек смотрит прямо в камеру.

Распознавание лица пользователя и использует операционная система Windows, начиная с версии Windows 8, однако первые версии инструмента работали не всегда корректно.

Технологии распознавания лиц используются для подтверждения платежей, распознавание сотрудников компании на входе в офис или идентификации террористов.

Например, технология, созданная компаниями IntelCenter и Morpho, предназначена специально для специалистов правоохранительных органов и "обученная" на узнавание лиц террористов. Как основа для распознавания используется закрытая база данных IntelCenter.

Разработка компании VisionLabs работает непосредственно в браузере и используется для авторизации пользователей интернет-банкинга и подтверждения операций. Инструмент встраивается в браузер и подключается к веб-камеры, может работать даже на невысокой скорости доступа в интернет.

Особенность этой технологии заключается в том, что она имеет специальный детектор, который может отличить фото и видеозапись от живого человека.

Похожий продукт сделала компания Motorola в сотрудничестве со стартапом Neurala. Летом этого года компании сообщили о создании нагрудных камер, которые будут работать на основе искусственного интеллекта и будут идентифицировать людей по лицу. Существующая система распознавания лиц позволит полицейским, для которых предназначены такие камеры, эффективнее находить преступников.

Разработки других компаний используют для распознавания людей в разных странах мира. Такие камеры установлены, например, в Нью-Йорке, Берлине и Лондоне.

Только в Нью-Йорке за семь лет их использования было найдено виновных в более 20 тыс.  преступлений.

А вот еще совсем свежий пример – на ежегодном фестивале пива, который проходит в китайском городе Циндао в сентябре, было арестовано 25 преступников, одному из них удалось скрываться от полиции более 10 лет.

Безопасность – плата за приватность

Наверняка есть люди, которые бы не хотели попадаться на глаза таким умным камерам, или по крайней мере научиться обманывать их. Придется их разочаровать: несколько недель назад команда исследователей сообщила, что нейросеть умеет распознавать лица, частично скрытые под очками, масками или платками.

Существующие алгоритмы, лежащие в основе распознавания, используют 14 точек на лице человека и даже если часть из них закрыта другими элементами или скрытая, это может лишь частично снизить точность распознавания, например, с 98% до 79%. Однако вероятность узнавания все равно остается высокой.

Кстати, Apple порекомендовала не использовать FaceID родственникам для идентификации одного смартфона (особенно, братьям или сестрам), а также использовать этот инструмент детьми – дело в том, что в обоих случаях FaceID может не узнавать людей из-за сходства, тогда пользователь встретится с ошибочным несрабатыванием сервиса, что может привести к блокировке смартфона.

Технологии распознавания лиц создавались для прикладных задач, а превратились в одного из главных убийц приватности. Эксперты Законодательного центра по вопросам приватности и технологий университета Джорджтауна подсчитали, что фотографии больше половины американцев есть в электронных каталогах. Это означает, что правоохранительные органы могут отсканировать их и использовать в таких камерах.

Хотя пример FindFace показал, что мы сами оставляем очень много информации в сети. Эти данные способствуют развитию технологий распознавания. Рост хакерских атак может легко превратить такие камеры в инструмент слежения, который будет помогать преступникам.

Вряд ли кто-то будет в восторге от того, что его перемещения в течение дня могут стали известны злоумышленникам. Фраза про "большого брата, который наблюдает за нами" сегодня становится актуальной, как никогда.

Надежда Баловсяк

новости партнеров

17 декабря, 2017 воскресенье

17 декабря, 2017 воскресенье

16 декабря, 2017 суббота

Видео

Введите слово, чтобы начать