Биометрия в нейросетях: как развлечение переросло в оружие ФСБ и ЦРУ

Сервисы распознавания лиц, ставшие новым оружием информационной войны в непростой геополитической ситуации, теперь привлекают много внимания. На деле же, существуют они не первый год. Как и технология дипфейков, их первичная цель – развлечение или поиск человека по фото.

Несколько примеров систем с использованием биометрии

Система FindFace была запущена в 2016 году. Ее история связана с не очень-то приятными ассоциациями: для привлечения внимания к продукту был задействована агрессивная и спорная с этической точки зрения маркетинговая кампания. Помните, несколько лет назад были популярны флешмобы на «Дваче», где раскрывали личности женщин, снимающихся в порнофильмах или некогда зарабатывающих проституцией? Их находили через фото из соцсетей «ВКонтакте» и распознавали именно с помощью FindFace. Развитие таких историй известно: деанонимизаторы рассылали скриншот из нелицеприятных видео мужьям, родственникам, да кому угодно. Множество историй были связаны с шантажом и кибербуллингом. Года два это было дико популярно и, наверное, стало ярким примером, запустившим тренд на деанонимизацию среди пользователей. Получается, разработчики разрекламировали свой сервис, далее пользователи сделали все сами, показав свои кровожадные качества. В то далекое время только самые продвинутые пользователи выступали против биометрии, но на них смотрели как на «цифровых сумасшедших». Использоваие биометрии и нейросети позволило стать FindFace ориентиром для рынка систем распознавания лиц, показав: это востребовано.

Утверждалось, что разработчики FindFace - российский стартап NtechLab, и конкретно создатель Артем Кухаренко - связаны с администрацией президента. При этом Кухаренко – инженер, ученый, утверждающий, что ему неинтересна политика, но, в то же время, сторонники и знакомцы государственных лиц часто оказывались его партнерами по этому бизнесу. Вот и впоследствии инвестором в NtechLab стал уже небезызвестный вам Ростех, а в 2018 году сервис распознавания закрылся для публичных пользователей, и работает только для бизнеса или государственных структур. При этом правоохранители использовали ее на чемпионате мира по футболу, поймав много карманников, да и просто буйных болельщиков. О своей программе Кухаренко говорил, что зла с ее помощью сделать невозможно, но зато доступна куча позитивных вещей. Мнения людей, выступающих против биометрии и сбора этих данных добровольно и недобровольно, явно не спросили.

Кстати, до своего закрытия именно этот сервис был популярен у агентства расследований Bellingcat. После ограничения доступа журналисты сетовали и даже намеревались сделать подобный авторский сайт, но с доступом только для журналистов и правозащитников, ибо не фиг плодить травлю.

А вот и небольшая справка о программе Find Clone, для любопытства. На сайте сервиса Find Clone и сейчас размещен слоган «поможем найти вашего двойника», что говорит о развлекательных целях платформы. Программа Find Clone – это плод совместного увлечения математиков-энтузиастов из Дагестана Гаджи Саидова и Юрия Здановича. Ребята говорит, что не планировали зарабатывать на публичном сервисе. Гаджи Саидов – автор самого ядра программы – кстати, сам в интернете очень осторожен – вдохновился именно примером FindFace. Он протестировал программу и был приятно удивлен: качество распознавания системы, по его мнению, было слабовато, а значит, программа неконкурентоспособна. Но он знал, как сделать лучше. Авторы создали уникальные алгоритмы и запустили сервис. Точность, качество распознавания у программы действительно высокое, говорят пользователи: действует и на фото со сложных ракурсов, например. Большую роль в популярности программы сыграл и сайт, сделанный Кириллом Каплиным. Вот такая сложилась команда. Занятно, но один из авторов, Юрий Зданович, когда-то работал в НИИДАРе инженером, а сам НИИДАР (частное оборонное предприятие) причастен к разработке технологии распознавания VisionLabs.

VisionLabs – еше один представитель лидеров среди систем распознавания, и тоже российский. Сервис несколько раз признан международным лидером среди алгоритмов распознавания из-за высокой скорости и низкого процента погрешности. Эта разработка появилась в 2012 году, когда инженер Александр Ханин основал компанию VisionLabs, специализирующуюся на компьютерном зрении. Сегодня эта компания – поставщик комплексных решений в области распознавания, компьютерного зрения и умных устройств. Но здесь не только о распознавании лиц, а еще и объектов (марок автомобилей, к примеру), поведения и эмоций (да-да). Скажем, «Яндекс.Такси» с помощью программы мониторит уровень усталости водителей. Но сервис доступен в основном крупным заказчикам – банкам, транспортным компаниям. Один из инвесторов компании – родственные Сбербанку «Цифровые активы».

Как работает технология?

Со стороны пользователя сервис прост: загружаешь изображение в программу – и она выдает страницы похожих людей из соцсетей с личными данными и фото. Ну и, как уже сказано, именно таким сервисам мы обязаны трендом на агрессивную деанонимизацию. Это не просто веяние времени, а конкретные примеры: раскрытие личностей силовиков, активистов, да любых людей точечно, по какому-либо нежелательному признаку, которых потом можно буллить и угрожать им – такая вот слава у сервисов.

Конкретный пример увлечения деанонимизацией двухлетней давности. Канал Nexta live, появившийся во время протестов в Белоруссии, был проводником деанонимизации силовиков, сторонников режима. Ну не все же правоохранителям деанонить. О скандальных проектах «Сканер» и «Глазок», работающих именно на таких системах, все итак в курсе.

Получив карту развития технологии, можно сказать, что те самые параноики из середины 2000-х явно что-то знали и понимали, выступая против биометрии и в общем-то социальных сетей.