Узнай меня, если сможешь: как работает система распознавания лиц, которую поставят по всей России

В России планируют поставить умные камеры, которые будут самостоятельно распознавать подозрительные ситуации и преступления. Называется проект «Национальная система видеонаблюдения», на нее уйдет пять лет и 250 млрд рублей. Похожая система уже несколько лет работает в Москве — ее используют, чтобы ловить преступников, участников несанкционированных митингов и нарушителей режима самоизоляции.

Рассказываем, как работает система умного видеонаблюдения и что, возможно, ждет регионы в ближайшем будущем.

Камеры в Москве: слежка за футбольными фанатами и нарушителями карантина

Строить сеть видеонаблюдения в регионах собираются по образу Москвы. Именно в столице сейчас самая большая сеть видеослежения — 176 тысяч камер, что весомо по мировым меркам (Москва занимает 30-е место среди городов с самым большим количеством видеокамер на квадратный метр). Все эти камеры в Москве объединены в одну сеть, данные с них попадают в единый центр хранения информации. Управляет этим сервером Департамент информационных технологий (ДИТ) Москвы.

— Сверху [на сервере] работают два модуля: модуль детектирования и идентификации, которые обрабатывают все изображения, фиксируют лица и далее распознают их, — объясняет ведущий юрист «Роскомсвободы» Саркис Дарбинян. — Доступ к этой системе ДИТ предоставляет сотрудникам силовых ведомств. Как именно это происходит, мы точно не знаем, потому что все документы, которые регламентируют порядок получения доступа, находятся под грифом «для служебного пользования», и широкой общественности они не показываются.

С 2018 года камеры в Москве умеют распознавать лица горожан. За это отвечают специальные алгоритмы. Правительству Москвы их предоставляют несколько компаний: Ntechlab (Ростех), Visionlabs (Сбербанка) и Tevian. Наиболее известная из них — Ntechlab. Их сервис начался с популярного приложения по поиску профилей во «ВКонтакте» по фотографии — FindFace. В основе проекта лежала нейросеть FaceN, которая за доли секунды могла идентифицировать человека по одной фотографии среди тысяч других.

В 2016 году воспользоваться технологией распознавания лиц мог каждый. Правоохранительные органы использовали ее, чтобы искать преступников: они просто загружали в нее фото с городских камер. Журналисты Bellingcat использовали сервис, чтобы найти российских офицеров, якобы отдавших приказ об обстреле жилых кварталов Левобережного района города Мариуполя в 2015 году. А пользователи имиджборда «Двач» искали в соцсетях российских порноактрис и угрожали рассказать об их работе родителям и друзьям.

Всего через год после запуска FindFace власти Москвы подключили созданную NtechLab технологию распознавания к городской системе видеонаблюдения для поиска преступников. Как позже рассказал глава ДИТ Москвы Артем Ермолаев, этот проект привел к аресту шести человек, находившихся в федеральном розыске последние годы. В 2018 году распознавание лиц использовали во время чемпионата мира по футболу: ловили карманных воров и буйных фанатов, которым посещение матчей было запрещено. За ЧМ-2018 таких набралось более 180 человек. Тогда к системе распознавания лиц было подключено всего 500 камер.

— Вся эта дискуссия началась с того, что необходимо отлавливать хулиганов на стадионах, — объясняет Саркис Дарбинян причины запуска системы распознавания лиц. — Дальше чиновники говорили, что технология нужна для отлова беглых преступников и поиска пропавших детей. Все в итоге закончилось тем, что технологию использовали для обеспечения общественного порядка публичных массовых мероприятий, то есть для отслеживания тех, кто приходит на акции протеста.

В 2020 году распознавание лиц использовали для того, чтобы следить за тем, как москвичи соблюдают карантин. Тем, кто выходил на улицу и попадал в объективы камер возле подъездов, затем приходили штрафы по части 1 статьи 19.5 КоАП («Невыполнение законного предписания должностного лица, осуществляющего государственный надзор»). А к протоколам прикладывались фотографии с уличных камер и сравнения с фотографиями, которые есть в распоряжении властей (например, фото с паспорта или загранпаспорта).

В этом году камеры использовали, чтобы задерживать участников акции в поддержку оппозиционера Алексея Навального. Причем чаще всего силовики приходили к протестующим уже после акции. По данным «ОВД-Инфо», спустя месяц после апрельской акции полицейские составили протоколы на 289 человек. Из них 69 вычислили по камерам видеонаблюдения.

Но работают такие системы не только чтобы распознавать лица и следить за гражданами. Возможностей для применения у технологии умного видеонаблюдения гораздо больше.

— Примеров аналогичных систем уже масса. Например, видеонаблюдение в московском метрополитене позволяет не только фиксировать изображения всех пассажиров, детектировать проходы в запрещенные зоны, но и многое другое: выявлять бесхозные предметы, формировать уведомления о фиксации лица, входящего в список нарушителей, общий подсчет пассажиров, длину очереди и даже время, проведенное в ней, — рассказывает Сергей Раков, директор центра компетенций по развитию продукта видеонаблюдения ООО «РТК ИТ».

У правительства Москвы есть планы сделать жизнь горожан чуточку удобнее. В начале года заммэра Москвы по вопросам транспорта Максим Ликсутов пообещал, что до конца года в метро заработает бесконтактная оплата проезда через систему распознавания.

— Вы подходите к турникету, камера считала ваше лицо, и вам ничего не нужно прикладывать, — сказал Ликсутов.

Систему распознавания лиц стали тестировать в новосибирском метро: камеры установили на станции «Площадь Ленина», доступ к ним имеют сотрудники полиции и регионального Минцифры.

Камеры в регионах: еще больше, дороже, умнее

По данным МВД, уже сейчас в регионах по всей стране установлено более 5 тысяч камер с распознаванием лиц. При этом МВД не ведет статистику раскрытых преступлений и выявленных административных правонарушений с помощью камер.

Несмотря на уже существующую инфраструктуру, в регионы планируют масштабировать технологию, которая применяется в Москве, но с немного другим подходом. В первую очередь за счет более продвинутых камер, которые смогут без передачи данных на серверы фиксировать инциденты и даже распознавать лица. Правда, совсем без серверов, скорее всего, будет не обойтись.

— Каждая камера генерирует видеопоток, а его дальше нужно куда-то направлять, — говорит специалист по системам безопасности Алексей Титов. — Как правило, это центр обработки данных (ЦОД). Хранение данных — это очень дорого. Поэтому в Москве архив систем видеонаблюдения хранят всего лишь пять дней. Это очень мало. Поэтому большинство преступлений расследуют по горячим следам. Сами камеры — это тоже приличные деньги, потому что каждую нужно установить, подвести какое-то питание, смонтировать, обслуживать. Это тоже приличные деньги, но ЦОД — это серьезная статья затрат. Она может 50–60% стоимости на себя забирать.

Из проекта также пока не очень понятно, для чего именно будут использоваться умные камеры: для распознавания лиц или для какой-то более простой аналитики. По словам Титова, уличные камеры в основном нужны для двух вещей: предотвращения преступлений, под камерами их совершается намного меньше, особенно это касается краж, и расследования преступлений. Но зачастую для этого достаточно и обычных камер.

— На мой взгляд, система распознавания лиц, прикрученная к каждой камере, она избыточная и практически не работает. Оно может работать на конкретных потоках. В той же Великобритании системы распознавания лиц ставят на точках в машинах. Рядом стоит патруль, идет большой поток людей — их сканируют. Полицейские тут же могут подойти к человеку и проверить документы. Они вот к такой схеме пришли. Это дешевле и эффективнее. Потому что успеть к каждому человеку к любой камере направить патруль — ну это просто нереально, — считает Алексей Титов.

С распознаванием лиц и повсеместными камерами есть еще одна проблема — черный рынок данных. В Москве можно купить доступ к почти любой камере или пробить человека по фотографии. В 2019 году журналист «МБХ Медиа» Андрей Каганских за 10 тысяч рублей пробил самого себя: он прислал свое фото дилеру, тот в ответ скинул ему отчет из 238 возможных совпадений с уличных камер. Правда, себя среди них журналист так и не нашел.

Похожий эксперимент в 2020 году провела волонтер «Роскомсвободы» Анна Кузнецова.

— Мы вместе с Анной решили узнать, а что же происходит на черном рынке пробива, — рассказывает юрист «Роскомсвободы» Саркис Дарбинян. — Мы нашли в интернете объявления, в которых предлагалось пробить человека по лицу по московским камерам. Заплатила Анна 15 тысяч рублей и через несколько дней получила полный список точек, улиц, домов. В основном с подъездных камер, это позволяет нам предположить, что они работают лучше остальных. Полный отчет получился на 20 листов: в какое время и по каким адресам была Анна. Конечно, со всеми этими бумагами мы обратились в СК. По горячим следам вышли на двоих таких дилеров, которые сливают базу. В итоге признали свою вину и предстали перед судом.

Полицейских признали виновными в нарушении неприкосновенности частной жизни с использованием служебного положения. Обоим назначили штрафы в размере 20 и 10 тысяч рублей.

Обычно после таких случаев «пробивщики» пропадают, но возвращаются уже через несколько месяцев — с возросшим ценником на услугу.

Есть вероятность, что с масштабированием системы видеонаблюдения в регионы такая услуга появится не только в Москве. И, как считает Дарбинян, единственный способ предотвратить подобные утечки — это запретить распознавание лиц в России.

— Наша практика подсказывает, что запрет является более правильным решением. Потому что нет никаких возможностей контролировать эту технологию и следить, как силовики используют эту технологию. Конечно, несмотря на некоторый налет луддизма (страх перед научно-техническим прогрессом), мы считаем, что лучше запретить эту технологию, чем пытаться ее разными правовыми инструментами взять под гражданский контроль, — подытожил Саркис Дарбинян.