- Статьи, обзоры, аналитика

Раздел: КОНТРОЛЬ ДОСТУПА
Тема: СКУД (системы контроля и управления доступом)
Автор: Александр ГОРШКОВ, CBO компании Iris Devices

Принц и нищий

Проблема ошибок идентификации, описанная Марком Твеном почти 150 лет назад в романе «Принц и нищий», актуальна и по сей день. Кратко напомню эту историю. Дети, Том – из беднейшего района Лондона и принц – будущей король Эдуард VI, ради шутки поменялись одеждой. Стражник, приняв одетого в лохмотья принца за бедняка, вышвыривает его вон. Том, встретившись с королём, пытается рассказать ему правду, но тот не верит ему. По закону жанра XVIII века роман заканчивается хорошо. Решить проблему верной идентификации помог дополнительный фактор: знание, где хранится Большая королевская печать.
А могла ли эта история произойти в наше время?

Идентификация похожих людей

Если кто-то считает, что только близнецы могут быть похожи друг на друга, то он сильно ошибается. Группа исследователей из Барселоны, а также сотрудник биометрической компании Herta Security с помощью алгоритмического анализа обнаружили 16, не связанных между собой двойников. Девять из этого набора считаются «ультра»-двойниками. В статье для журнала Cell Reports¹ исследователи сообщают, что их набор похожих лиц взят из уникальной коллекции фотографий, сделанных канадским фотографом Франсуа Брюнеллем (François Brunelle). Брюнелль годами искал людей с невероятно похожими лицами, при этом, не являющихся родственниками.

Какие-то пары из его коллекции очень похожи друг на друга, другие – в меньшей степени. Если учесть, что только один Брюнелль в своих путешествиях смог найти столько похожих друг на друга людей примерно одного возраста, то на самом деле биометрически похожих пар не близнецов значительно больше.

«Свою первую пару я нашёл через знакомых. А после того, как о моём проекте заговорили в СМИ, всё больше и больше людей были готовы в нём участвовать»
Франсуа Брюнелль

Франсуа находит свои модели, путешествуя по миру, а затем приглашает двух совершенно незнакомых людей на фотосессию. Ещё надо отметить, что Брюнелль подбирает именно похожих людей, и не использует для придания сходства театральный грим или фотошоп. То есть не прибегает к тем методам, которыми могут воспользоваться мошенники.

Брюнелль сообщает, что ему удалось найти более двухсот пар схожих и незнакомых друг с другом людей. Исследователи установили, что из представленных пар 32 не могут различить даже системы биометрической идентификации по лицу. Учёные проверили изображения из коллекции Брюнелля тремя алгоритмами распознавания лиц: Custom-Net, созданной Herta, MatConvNet и Microsoft Oxford Project. Все три системы нашли 16 «объективно похожих» пар, и 9 из них были сочтены ультра-похожими. Из отобранного набора по одной паре были выходцами из Латинской Америки, Восточной Азии и Центральной и Южной Азии, а остальные – европейского происхождения.

Наличие двойников, которых не могут различить биометрические системы распознавания лиц, является очень тревожной новостью для разработчиков и пользователей таких систем. Согласно отчёту компании Shufti Pro, общее количество попыток мошенничества с идентификационной информацией в 2020 году выросло на 3,36%. А 22,44% попыток идентификации по лицу, выполненных в 2020 году с использованием программного обеспечения Shufti Pro, были расценены как мошенничество и заблокированы². Почти каждая четвёртая идентификация по лицу была распознана как мошенническая. В отчёте UK&I Identity and Fraud Report за 2022 год говорится, что мошенничество в Великобритании выросло на 22%³. Неудивительно, что организации продолжают вкладывать значительные средства в различные технологии безопасности.

Для систем биометрического распознавания лиц наибольшую опасность представляют не так массово обсуждаемые в последнее время дипфейки, как выполненный специальным образом морфинг изображений лица, который не только позволяет ввести в заблуждение людей, но и способен обмануть системы биометрической идентификации по лицу. Полиция Словении сообщила, что в 2021 году она зафиксировала более 40 случаев морфинга, которые были осуществлены в рамках выдачи словенских паспортов албанцам, чтобы те смогли поехать в Канаду⁴.

В марте 2020 года сотрудники ФСБ России задержали в одной из квартир многоэтажного дома в микрорайоне Темерник Ростовской области участника международной террористической организации, гражданина Афганистана. Несмотря на то, что ранее ему был закрыт въезд в Россию, мужчина, сменив имя и фамилию, сумел повторно проникнуть на территорию страны под видом беженца⁵.

Отношение граждан к биометрии

Недоверие к системам распознавания лиц приобретает формы открытых протестов. Издание Motherboard сообщило о забастовке водителей доставки еды в американском штате Вашингтон⁶. После однодневной забастовки из-за камер контроля за водителями, компания согласилась разрешить установить в кабине перегородку, чтобы можно было скрыть лица водителей от системы биометрического контроля⁷.

Для противодействия системам распознавания лиц предлагается усовершенствование простых и бюджетных решений.
Например, израильские исследователи выяснили, что тканевые маски для лица, закрывающие нос и рот и напечатанные со специальным рисунком, не позволяют системам распознавания лиц выполнить правильную идентификацию более чем в 96% случаев⁸.

Тканевые маски для лица со специальным рисунком

Ещё одно и к тому же менее привлекающее внимание окружающих решение было предложено исследователями из университета Мэриленда. Они смоделировали атаки на нейросеть и создали универсальный «состязательный шаблон» – принт, делающий его носителя невидимым для системы распознавания лиц. Это решение делает человека невидимым для интеллектуальных камер, но не со всех ракурсов. Некоторые алгоритмы могут распознать человека в такой одежде в 50% случаев. Конечно, при пограничном контроле такие решения использовать не получится, но для противодействия системам видеонаблюдения с функцией распознавания лиц они могут подойти.

Фото. Исследователи из университета Мэриленда. Они создали универсальный «состязательный шаблон» – принт. Это решение делает человека невидимым для интеллектуальных камер, но не со всех ракурсов

Любопытны результаты недавнего опроса исследовательского центра Pew Research Center об использовании полицией системы распознавания лиц в США: четверть всех принявших участие в опросе считают, что широкое использование распознавания лиц сделает работу полиции менее справедливой. Всего 34% респондентов сказали, что широкое использование машинного зрения сделает работу полиции более справедливой. Испаноязычные участники опроса были наиболее оптимистичны, но, тем не менее, только 40% из них считают, что полиция будет более справедливой. Из белых респондентов только 36% придерживаются такой же точки зрения. Наиболее недоверчивыми оказались чернокожие, принявшие участие в опросе. Из них только 22% ожидают более справедливого обращения⁹. Географически потребители, которые меньше всего доверяют в вопросах защиты персональных данных и обеспечения безопасности цифровых услуг¹⁰, находятся в Германии – 23%, в Австралии, Великобритании и Франции – 20%.

В государствах Европы и в США добиваются запрета использования систем распознавания лиц на законодательном уровне: американская инициатива «Запретите слежку за лицами», британская инициатива «Большой брат следит за тобой», немецкая инициатива «Остановите распознавание лиц» ¹¹.

Канадские законодатели тоже рекомендуют ввести мораторий и ограничительные правила на использование систем распознавания лиц¹² . Конгресс США рассматривает предложение ограничить использование полицией системы распознавания лиц¹³. При этом в России системы распознавания лиц внедряются уже не только в столице, но и в удалённых регионах. Так, в Мурманске устанавливаются 1658 новых камер видеонаблюдения с функцией распознавания лиц в рамках пилотного проекта «Умный город» ¹⁴. А в Мурманской области уже установлено 1400 систем такого видеонаблюдения. По словам министра цифрового развития региона к концу 2022 года в Мурманской области будет установлено ещё 1658 новых камер в 868 точках¹⁵. В Калининградской области число камер «Безопасного города» увеличено до 1920¹⁶. А на Сахалине в рамках «Безопасного города» установлено более 4000¹⁷ камер с распознаванием лиц.

Согласно последним результатам испытаний, проведённым Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST), предвзятость в биометрии лица уменьшилась за счёт улучшения алгоритмов. Однако насколько именно они улучшились, трудно даже измерить¹⁸. Глава отдела технической архитектуры биометрии Министерства внутренних дел Грэм Камм (Graham Camm) отмечает, что в процессе проводимого тестирования в 2021 году ни один поставщик не смог гарантировать, что мультимодальная верификация по лицу и отпечаткам пальцев с привязанными к удостоверению личности, принадлежали одному и тому же человеку¹⁹. Разработчики биометрических алгоритмов стараются убедить нас в точности своих решений, но на самом деле они сами не уверены в этом.

«Многие показатели по точности распознавания и коэффициентам ошибок, которые называют авторы, в том числе и в СМИ, – это лукавые цифры.
Скажем, сообщается, что на таком-то чемпионате выявили 100 преступников. Отлично! Нейросеть всесильна, враг не проскочит. Но никто не говорит, а сколько пропустили?»
Комментирует Андрей Леус²⁰

Исследование показало, что искусственный интеллект распознаёт изображения хуже человека. К такому выводу пришли учёные из ВШЭ и Московского политехнического университета. Чтобы понять, как машинное восприятие изображений отличается от человеческого, российские исследователи изучили обработку изображения онлайн- сервисом распознавания образов IBM Watson Visual Recognition. Человеческий глаз постоянно и непроизвольно движется, а светочувствительная поверхность его сетчатки имеет форму полусферы. Именно поэтому воображение людей достраивает картинку, благодаря физиологической особенности зрения – постоянному движению глаз. В оптико-электронных системах всё устроено иначе. Их светочувствительная матрица имеет плоскую, как правило, прямоугольную форму, а сама система линз далеко не так свободна в движении, как человеческий глаз. Поэтому искусственный интеллект не может достроить воображаемые линии. Машинное зрение видит только то, что реально изображено, тогда как человек достраивает в воображении полное изображение по его очертаниям.

Сегодня нейросетевые алгоритмы распознавания образов активно распространяются в биометрической идентификации по лицу. Однако, вопрос, насколько точно машина распознаёт изображение, до сих пор остаётся открытым²¹.

Будущее биометрических систем

Летом 2022 года ООН опубликовала прогноз, согласно которому уже до конца года население планеты превысит 8 миллиардов человек. К 2030 году, согласно прогнозу, число жителей планеты составит 8,5 млрд, к 2050 – 9,7 млрд. Максимум численности населения Земли придется на 2080-е годы и составит 10,4 млрд человек. На этом уровне число жителей Земли будет оставаться до 2100 года²². Сколько из них будут похожи друг на друга и смогут ли с этим справиться биометрические системы распознавания лиц?

Официально в NIST ещё не проводилось тестирование на распознавание по лицу трансгендерных граждан. Профессор Университета Северной Каролины в Уилмингтоне Карл Риканек (Karl Ricanek) создал набор биометрических данных из 10 000 изображений 38 трансгендерных людей, имеющих документальное подтверждение их гормональной терапии. Этот набор данных был создан из найденных им на YouTube соответствующих видео. Риканек утверждает, что технология распознавания лиц для трансгендерного сообщества станет проблемой, как для алгоритмов, так и для политиков²³.

Фото. Интерактивные киоски в аэропортах королевства Саудовской Аравии позволяют туристам из ряда стран получать визы за 5 минут. Для этого нужно отсканировать свой паспорт, снять отпечатки пальцев и заплатить около 5, чтобы получить 90-дневную визу

Наверняка, как и в романе «Принц и нищий», для надёжной биометрической идентификации потребуется второй фактор. Многие говорят, что их решение, их алгоритмы позволяют различать близнецов, но редко кто (не могу найти такого материала) демонстрирует возможность различия близнецов по лицу в реальных условиях. Биометрия по лицу, безусловно, имеет свои преимущества. Наиболее удобным способом биометрической идентификации, совместно с биометрией по лицу, (вторым фактором) может быть идентификация по радужной оболочке глаз. Совместное использование этих методов позволит нивелировать имеющиеся недостатки и суммировать совместные преимущества, тем более что возможность различить близнецов по радужной оболочке глаз была неоднократно подтверждена, так как рисунок радужки у близнецов различается.

Точность мультимодальной идентификации по лицу и радужной оболочке глаз практически не отличается от точности идентификации по ДНК.

При этом такая идентификация имеет ряд преимуществ по сравнению с идентификацией по ДНК:
1. оборудование значительно дешевле и компактней;
2. требования к квалификации персонала существенно ниже;
3. время идентификации требуется несравнимо меньше – построение биометрических шаблонов и их сравнение выполняются практически мгновенно.

Многофакторная биометрическая проверка личности уже реализована Европейским агентством пограничной и береговой охраны Frontex.

Участники демонстрации выполнили предварительную регистрацию с помощью специально разработанного киоска, а затем проходили биометрический контроль. «Во время регистрации паспорт сканировался киоском, а различные камеры снимали биометрические характеристики», используя 2D, 3D и тепловое сканирование лица, а также радужную оболочку глаз и форму тела, – сообщается на сайте Frontex²⁴. Аналогичное, отечественное решение реализуется уже и в России. Надеюсь, что информация об этом будет скоро опубликована.

Использование биометрического киоска

____________________________________________________________________________________________________________________________________________ ¹ https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(22)01075-0
² https://www.idexpert.ru/news/CHislo-popytok-biometricheskogo-moshennichestva-rastet/
³ https://www.experian.co.uk/blogs/latest-thinking/fraud-prevention/uki-identity-and-fraud-report/
⁴ https://www.biometricupdate.com/202207/morphing-attack-detection-for-face-biometric-spoofs-needs-more-generalization-datasets
⁵ https://tass.ru/proisshestviya/7905155
⁶ https://www.biometricupdate.com/202209/theres-money-in-delivery-vehicle-biometric-systems-not-all-drivers-ok-with-surveillance
⁷ https://www.vice.com/en/article/m7g7xx/striking-seattle-workers-win-against-surveillance-cameras-in-vehicles
⁸ https://www.biometricupdate.com/202207/new-adversarial-mask-designs-evade-facial-recognition-systems
⁹ https://www.biometricupdate.com/202207/predictably-low-trust-by-black-americans-in-facial-recognition-in-new-poll
¹⁰ https://www.biometricupdate.com/202210/consumer-trust-in-banks-is-mixed-behavioral-biometrics-can-help-face-less-so
¹¹ https://s30116489994.mirtesen.ru/blog/43686799958/Zapadnyiy-mir-idet-po-puti-otkaza-ot-sistemyi-raspoznavaniya-lit
¹² https://www.biometricupdate.com/202210/canadian-lawmakers-recommend-moratorium-regulations-for-facial-recognition-use
¹³ https://www.biometricupdate.com/202209/restrictions-on-police-use-of-facial-recognition-proposed-in-us-congress
¹⁴ https://thebarentsobserver.com/en/democracy-and-media/2022/07/we-see-you-murmansk-gets-comprehensive-surveillance-system
¹⁵ https://www.biometricupdate.com/202207/china-russia-india-facial-recognition-surveillance-projects-far-from-the-capitals
¹⁶ https://ruwest.ru/news/115632/
¹⁷ https://ruwest.ru/news/115276/
¹⁸ https://www.biometricupdate.com/202207/nist-seeks-feedback-on-measurement-of-biometric-bias
¹⁹ https://www.biometricupdate.com/202210/home-office-identifies-areas-for-improvement-in-biometrics-self-enrollment-systems
²⁰ https://rg.ru/2022/11/08/pod-maskoj-alibi-net.html
²¹ https://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:IBM_Watson_Visual_Recognition
²² https://www.rbc.ru/rbcfreenews/62cc7b4d9a794762a83e17bc
²³ https://www.biometricupdate.com/202209/prominent-facial-recognition-researcher-scraped-videos-of-trans-peopleleft-dataset-exposed
²⁴ https://frontex.europa.eu/future-of-border-control/eu-research/news-and-events/faster-and-more-secure-bordercontrol-d4fly-zLL5XE

Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru

Рады сообщить нашим читателям, что теперь нашем сайте работает модуль обратной связи. Нам важна ваша оценка наших публикаций! Также вы можете задавать свои вопросы.Наши авторы обязательно ответят на них.
Ждем ваших оценок, вопросов и комментариев!
Добавить комментарий или задать вопрос

Правила комментирования статей

Версия для печати

Средняя оценка этой статьи: 0 (голосов: 0)
Ваша оценка:

Подписка на новости