Их разрабатывают три российских и одна белорусская компании.
В московской системе распознавания лиц используют сразу четыре технологии, включая ту, что работала в Беларуси во время подавления протестов 2020 года, выяснила «Би-би-си».
- В середине лета АО «Электронная Москва», подведомственное московской мэрии, опубликовало четыре контракта на услуги по «индексации данных» в «городском сегменте единой системы видеоаналитики» на общую сумму около 800 миллионов рублей — по 200 миллионов на каждый. Речь идёт о техподдержке и обслуживании системы видеоаналитики.
-
Благодаря этим контрактам можно с точностью сказать, какие именно технологии использует московская мэрия: каждый договор заключается на определенный алгоритм распознавания лиц, его название указано на сайте госзакупок. Один из них, как и было известно ранее, был разработан NtechLab. Остальные оказались тоже российскими: Tevian FaceSDK, VisionLabs Luna Platform и Kipod.
-
Изначально при запуске системы распознавания лиц в Москве было три алгоритма, а потом добавился еще и четвертый — Kipod. Источники издания заявили, что технически использование сразу нескольких алгоритмов вполне возможно.
- Kipod — разработка российско-белорусской компании «Синезис». Kipod стал основной технологией распознавания лиц, которая была внедрена белорусскими властями в стране и помогала местными силовикам находить тех, кто участвовал в акциях протеста против Александра Лукашенко в Минске в 2020 году. В итоге «Синезис» и один из основателей компании Александр Шатров попали под санкции ЕС и США.
- «Синезис» подтверждает, что именно Kipod работает на станциях московского метрополитена. Помимо поиска по фотографии, она, по утверждению разработчиков, может найти человека по приметам — нужно указать его примерный возраст, пол, расу, носит ли он очки, бороду или усы.
- «Там про процентному соотношению можно искать совпадения. 100% вообще редко когда выдает что-то, обычно от 50% до 80% работаем, а когда ниже снижаешь, их очень много, и нужно в ручном режиме отсматривать […]. Когда в Kipod выдает „совпад“, оно показывает этот кусочек видео. Его нажимаешь, открываешь — и можно посмотреть фрагмент записи метро перехода конкретного человека, на кого „совпад“ дает, как он выглядит», — рассказали белорусские силовики, чья запись телефонного разговора была обнародована.
-
Еще один алгоритм — VisionLabs Luna Platform. Он используется нескольким десятком российских банков, в частности, «Альфа-банком»: благодаря ей потенциального клиента проверяют в «чёрных списках» бюро кредитных историй еще до того, как он что-либо спросил и представил свои документы. Среди других пользователей алгоритма — Сбербанк, «Почта банк» и «Тинькофф».
-
Luna, как и Kipod, определяет такие параметры лица, как возраст, пол, расовая принадлежность и даже «эмоции», следует из инструкции для пользователей. Это официальный партнёр московской мэрии в проекте Face Pay. В рамках него пассажиры московской подземки могут закачать свое селфи в специальное мобильное приложение, привязать к своему профилю банковскую карту и проходить в метро по одному взгляду в камеру.
-
Четвертый алгоритм — FaceSDK от московской компании Tevian. Все четыре компании — резиденты «Сколково». В собственном описании к возможностям алгоритма компания отдельно оговаривает, что FaceSDK способен определять эмоции на лице людей — «злость, страх, грусть, радость, удивление».
-
«Какого-либо распределения видеопотоков между алгоритмами — нет. Видеопотоки с камер одновременно обрабатываются всеми четырьмя алгоритмами. Далее по специальной формуле высчитывается результат работы всех алгоритмов в совокупности», — заявили в департаменте информационных технологий Москвы.
-
У московской мэрии есть почти 190 разнообразных информационных систем, с помощью которых она собирает и анализирует информацию о гражданах, домах, автомобилях, торговых палатках, детских площадках и о всем прочем, из чего состоит жизнь города.
-
Она анализирует поведение пользователей в сети городского Wi-Fi и на многочисленных сайтах мэрии. Уже несколько лет ведется работа над единой системой, которая умеет извлекать данные из всех ресурсов и платформ московского правительства. Причем работает она по принципу машинного обучения, то есть сама учится решать поставленную задачу.
-
Систему, которая аккумулировала бы данные из разных источников, власти пытались создать и на федеральном уровне, указано в отчёте проекта «Сетевые свободы» о технологиях слежки за гражданами.
Речь идёт о системе «ИБД-Ф 2.0», разработкой которой занималось МВД. Она должна была заменить устаревшую «ИБД-Ф», объединяющую полицейские базы всех регионов России.
-
Новую систему планировалось подключить к базам других государственных ведомств — вплоть до информации о поездках на общественном транспорте и биометрических данных.
Госконтракт заключили в 2020 году, но расторгли в связи с «неисполнением условий».
- У МВД остались другие системы: например, у ГУ МВД по Москве есть «Учетно-заградительная система — М», которая позволяет проводить сквозной поиск по массивам других баз и формировать контрольные списки граждан, представляющих оперативный интерес. А помогает найти их городская система видеонаблюдения, подключенная к системе распознавания лиц.
