ИСТОРИИ
Большой брат поднимает забрало. Помогает ли система распознавания лиц ловить участников протестов в Москве
1 ФЕВРАЛЯ 2021
Валерия Позычанюк
Новый политический сезон в России стартовал с двух масштабных протестных акций. Плохая новость для участников: фигурантами административных дел — а их будут тысячи — станут не только те, кого задержали на месте. Полицейские уже приходят домой к людям, которых отследили по записям с умных видеокамер. Рассказываем, как это работает. 
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.
#политика
#технологии
#слежка
Скопировать ссылку
ИСТОРИИ
Москва не Россия. Как супермаркеты «Светофор» из Красноярска захватили всю страну
THE BELL ОБЪЯСНЯЕТ
«Мы увидим больше налогов». О чем говорили на главной экономической сессии ПМЭФ-2021
ИСТОРИИ
«Силовой захват и блокировка деятельности». Что происходит с Natura Siberica
РАССЛЕДОВАНИЕ
Короли хайриска: кто снабжал деньгами подпольный бизнес онлайн-казино и букмекеров
30 ИЮЛЯ 2021
До недавнего времени в России действовала целая система «серых» трансграничных переводов, в которой участвовали банки, популярные финтех-сервисы, армия букмекеров и запрещенных в стране онлайн-казино. Несмотря на миллиардные обороты, этому рынку годами удавалось оставаться в тени. The Bell рассказывает, как он работал, кто были его главные игроки и почему прямо сейчас он доживает последние дни.
ИСТОРИИ
Разорение по рецептам магистра Йоды. Как главный визионер мира помог краху стартапа на $47 млрд
28 ИЮЛЯ 2021
Крах сети коворкингов WeWork стал одним из самых ярких эпизодов венчурного бума 2010-х. Компания, накачанная деньгами японского визионера Масаёси Сона и получившая оценку в $47 млрд, в 2019 году попыталась выйти на биржу, но потерпела неудачу и едва не разорилась. Ее основатель Адам Нойманн стал символом стартапера-неудачника, а Сона, пережившего в свое время обвал доткомов, WeWork чуть не разорил. Этим летом в США вышла книга репортеров The Wall Street Journal, в которой рассказывается о том, как партнерство короля рискованных инвестиций с безбашенным стартапером закончилось крахом и убытками больше чем на $10 млрд.
НОВОСТИ
Apple удалила из магазина приложений соцсеть для знакомств противников вакцинации
ВОСЕМЬ ЧАСОВ НАЗАД
Apple удалила из AppStore приложение для знакомств людей, которые выступают против вакцинации.
ИСТОРИИ
Москва не Россия. Как супермаркеты «Светофор» из Красноярска захватили всю страну
THE BELL ОБЪЯСНЯЕТ
«Мы увидим больше налогов». О чем говорили на главной экономической сессии ПМЭФ-2021
ИСТОРИИ
«Силовой захват и блокировка деятельности». Что происходит с Natura Siberica
ТЕХНОРАССЫЛКА
Расследование о «сером» рынке платежей в онлайн-казино, провальное IPO Robinhood и «черный» июль для китайских IT-гигантов
ВОСЕМЬ ЧАСОВ НАЗАД
НОВОСТИ
Starbucks стал новой «фабрикой CEO» в США
ВОСЕМЬ ЧАСОВ НАЗАД
Starbucks стал одной из главных «фабрик CEO» в американском крупном бизнесе, пишет Bloomberg. Хедхантеры все чаще обращаются именно к этой компании в поисках талантов. И все это благодаря корпоративной культуре корпорации.
НОВОСТИ
Спортсменка из олимпийской сборной Белоруссии попросит политического убежища в Австрии
ДЕСЯТЬ ЧАСОВ НАЗАД
Член белорусской олимпийской сборной, легкоатлетка Кристина Тимановская, запросит политическое убежище в австрийском посольстве в Токио. Об этом она заявила «Еврорадио». Спортсменка сообщила, что ее «насильно» пытаются вывезти из Японии, где она должна принять участие в соревнованиях.
ИСТОРИИ
Москва не Россия. Как супермаркеты «Светофор» из Красноярска захватили всю страну
THE BELL ОБЪЯСНЯЕТ
«Мы увидим больше налогов». О чем говорили на главной экономической сессии ПМЭФ-2021
ИСТОРИИ
«Силовой захват и блокировка деятельности». Что происходит с Natura Siberica
НОВОСТИ
Миллениалы чаще других оставляют подарочные карты неиспользованными
ДЕСЯТЬ ЧАСОВ НАЗАД
Bankrate выяснил, что 51% жителей США забывают про свои подарочные карты, так и не использовав их. Общая стоимость таких сертификатов составляет $15,3 млрд, а в среднем на одного человека приходится $116.
НОВОСТИ
В Калифорнии отменят соглашения, которые запрещают рассказывать о домогательстве на работе
13 ЧАСОВ НАЗАД
Власти в Ирландии и Калифорнии начали борьбу с практикой, запрещающей сотрудникам крупных компаний предавать огласке случаи домогательств или дискриминации на работе, пишет Financial Times. Речь идет о соглашениях о неразглашении (NDA), условия которых зачастую запрещают работникам «выносить сор из избы».
ОБРАЗОВАНИЕ
«Где другие видят эксплуатацию, я вижу возможности». Евангелист Apple Гай Кавасаки о том, когда полезно работать бесплатно
14 ЧАСОВ НАЗАД
При приеме на работу Стив Джобс не был впечатлен кандидатурой Гая Кавасаки. Несмотря на это, уроженцу Гонолулу удалось построить одну из самых впечатляющих в мире карьер и сделать продукцию Apple культовой. В том числе, благодаря суровой школе продаж, которую он прошел в ювелирном бизнесе, и готовности когда нужно поработать бесплатно. Эти и другие житейские мудрости Кавасаки собраны в книге «Уроки жизни иконы Кремниевой долины. Гай Кавасаки», которая выходит в издательстве «Бомбора» в августе. The Bell публикует ее отрывок.
Подпишитесь
на рассылку The Bell!