Меню Затваряне

Камери с мозък: възходът на умното видеонаблюдение

Обновена на

Развитието на технологиите и машинното учене започва да превръща в реалност утопични картини, които досега вероятно сте виждали само по филмите: като например камери, които разпознават човешки лица и могат да ви идентифицират почти безпогрешно сред тълпа от хора. В комбинация с подходящия софтуер, камерите за видеонаблюдение, които сте свикнали да виждате по спирки, офиси и магазини, могат да се превърнат в мощен инструмент за следене.

Последната мода в това отношение идва от Китай, където някои полицаи използват специални очила с камери. С тях те „сканират“ лицата на минувачите и ги сравняват със снимките на криминално проявени или издирвани лица. По този начин местните власти са успели да заловят няколко заподозрени за престъпления, и почти 30 души, които са се опитали да пътуват с фалшиви документи за самоличност (в Китай, изглежда, можеш да пътуваш с влак единствено ако предоставиш такива документи).

Независимо дали ви харесва или не, камерите с възможност за разпознаване на лица намират все по-широко приложение. Основното е идентифициране на лица: то се използва от полицията по летища и други обществени места с голям приток на хора. Може обаче да се сблъскате с такава камера и на входа на жилищна сграда, достъпът до която се осигурява само ако лицето ви съвпада с лице от архива на системата.

Камери навсякъде

Някои страни инвестират значителни средства в изграждането на мрежи за видеонаблюдение с разпознаване на лица. За пример отново можем да се обърнем към Китай, чието правителство гордо твърди, че е създало най-голямата мрежа от умни камери в света. Около 170 млн. камери вече са инсталирани по улиците на Китай по данни на BBC, а още 400 млн. камери трябва да се появят в следващите няколко години.

Този репортаж на BBC показва нагледно ефективността на подобна система за наблюдение. Кореспондентът на телевизията Джон Съдуорт дава на китайската полиция своя снимка и след това се опитва да се слее с тълпата в централна градска част. Полицията успява да го идентифицира в рамките на 7 минути.

Такива камери намират приложение не само в обществената сигурност, но и в маркетинга. Българската компания Sirma Group например разработва собствен софтуерен продукт, с който търговците могат да следят потока от хора в магазина във всеки един момент. Използвайки разпознаване на лица, търговските вериги могат да събират информация за расата, пола и приблизителната възраст на клиентите си. С помощта на камерите търговците могат да анализират поведението на клиентите си, да следят какви стоки си купуват и как се променят навиците им на пазаруване. Вярно е, че това се прави и сега по различни начини като например картите за отстъпка. Следенето с камери обаче дава много по-детайлна информация за всеки един клиент, който стъпи в магазина.

Бизнес за 75 млрд. долара

Комерсиализирането на умното наблюдение може и да не е точно във ваша полза, но носи огромна добавена стойност за правителства и бизнеси. Според една прогноза на Markets and Markets видеонаблюдението е индустрия с годишен оборот от 30 млрд. долара, като до 2022 г. се очаква пазарът да се разрасне до над 75 млрд. долара.

Затова не е чудно, че все повече хора са готови да хвърлят парите си в компании, които разработват технологии за видеонаблюдение. В началото на февруари 2018 г. стартъпът Faceter строши всички дотогавашни рекорди за набиране на финансиране чрез ICO. Продуктът на Faceter е базиран на блокчейн и се опитва да разреши един от основните проблеми във видеонаблюдението: съхранението на данни. Необходимостта от информационна инфраструктура, която да складира и анализира данните, е основен разход в системите за видеонаблюдение. Faceter изнася тази дейност в децетрализирана мрежа, което, твърди компанията, намалява разходите за видеонаблюдение.

Инвеститорите, изглежда, обожават тази идея. Faceter успя да набере 10 млн. долара в рамките на едва 20 секунди в предварителна продажба на токени: нещо, което дотогава не се беше случвало с нито едно друго ICO.

Сигурност? Каква сигурност?

Както повечето умни устройства, камерите с технология за разпознаване на лица имат една слабост: те не са достатъчно добре защитени. Фактът, че са свързани към интернет, ги прави лесна мишена за хакери.И ако обикновената камера може да даде информация за това какво се случва някъде в реално време, то системата за разпознаване на лица дава един допълнителен бонус: тя съдържа архив с изображения на човешки лица.

Тази статия в Networked Inference от май 2017 г. показва колко е лесно да се пробият снимковите галерии на системите за разпознаване на лица. Авторът Кенет Лип дава пример със системата AccuFace, чийто логин екран може да се открие с едно търсене в търсачката за свързани към интернет устройства Shodan. Анализирайки изходния код на логин страницата, Лип открива директорията със снимките на всички лица, които системата е запаметила. Тази директория не е защитена по никакъв начин, което му позволява да влезе и да разгледа галерията с лица.

За да разберете защо това е голям проблем, ето ви един много опростен пример. Да кажем, че имате имейл акаунт в moiataposhta.com. За да проверите пощата си, вие обикновено отивате на moiataposhta.com и въвеждате потребителско име и парола, за да влезете.

А сега да предположим, че в пощата си имате папка със снимки. Логично е да си помислите, че щом писмата ви се пазят с парола, то значи и снимките ви са защитени. Само че това не е така: снимките ви не са защитени по никакъв начин; те могат да бъдат видени от всеки, който отиде на адрес moiataposhta.com/images/logs.

Към момента Shodan разпознава 121 системи с такава уязвимост, като почти всички са в Хонгконг, Тайван или САЩ (в България търсакчта не открива нито една). Реалният им брой вероятно е много по-голям, а и това едва ли единствената система, която има подобна уязвимост.

Скрий се

Възходът на умното видеонаблюдение логично ражда и ответен удар. Има различни решения – технологични и не чак толкова – които се предлагат като мярка срещу разпознаването на лица. Дизайнерът Адам Харви например разработва дрехи, чиито десени са избрани така, че да объркват алгоритмите на умните камери. Същият е отговорен за сайта CVDazzle, който дава съвети за прически и грим, с които да останете неразпознати от системите за видеонаблюдение.

Друго решение са специално разработени за целта модни аксесоари – например очила или шапка – които пречат на камерите да разпознаят лицето ви. Ето как изглежда през камерата лицето ви, когато носите очилата Reflectables, създадени именно с тази цел.

Related Posts

1 Comment

  1. Pingback:Да хакнеш умния дом | Questona

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *