Камеры превыше всего
Реализовать программное обеспечение для предсказания на основе массивов данных митингов, акций протеста и массовых беспорядков возможно, рассказал «Газете.Ru» коммерческий директор «Кода Безопасности» Федор Дбар.
«Современные системы с применением искусственного интеллекта способны распознавать объекты на записях камер и строить возможные линии их поведения», — отметил специалист.
По его словам, похожий принцип используют системы автономного вождения, которые анализируют и предсказывают поведение пешеходов и других участников дорожного движения, а также воспринимают разметку, знаки и сигналы светофоров.
Создать подобную систему — не проблема, согласился директор департамента сбора, хранения и анализа данных компании «ВС Лаб» Иван Барчук.
«Все упирается в технические мощности: сервера, дата-центры, технологии машинного обучения. И они уже созрели для подобного», — добавил он. По словам Барчука, текущие камеры с современным ПО могут определять человека, который, например, несет ружье.
Он также сообщил о существовании технологий, которые по поведению человека определяют, что он потенциально задумал что-то плохое.
«Они разрабатываются не первый год. Это началось еще в Соединенных Штатах и Европе. Например, когда человек стоит на углу и оглядывается по сторонам», — пояснил эксперт.
Барчук уточнил, что один из главных городов с подобными технологиями — Лондон. «Есть ситуационные центры, в которых похожую работу выполняют люди. Но даже там уже ИИ подсказывает, что из миллиона камер в городе на 10 происходит что-то заслуживающее внимания», — рассказал специалист.
Директор по маркетингу ИБ-компании InfoSecurity Александр Дворянский рассказал «Газете.Ru», что технически это полностью осуществимая система в настоящее время.
По его словам, современное ПО уже может определить, куда пойдет группа людей. «Группа собирается, и от камеры к камере повышается вероятность того, что система точно определит их дальнейший маршрут», — заметил он.
Соцсети — лишь один из элементов
Федор Дбар уверен, что к программе можно дополнительно добавить мониторинг социальных сетей. «Проверять соцсети на активность у заранее детектированных ботов или людей, которые ранее были замечены в деструктивной деятельности. И на его основе будут строиться прогнозы их поведения», — пояснил эксперт.
Он считает, что тема мониторинга соцсетей с помощью ИИ в последнее время стала модной у разных компаний. Дбар привел в пример Институт системного программирования им. В. П. Иванникова, который по заданию Аналитического центра при правительстве России будет работать над проектом психологической оценки россиян по их соцсетям.
По мнению Дбара, в нем есть похожая формулировка о том, что необходимо внедрить функцию «распознавания манипулятивного управления большими социальными группами».
Иван Барчук полагает, что анализ соцсетей сильно нерепрезентативен и по ним можно определять лишь общие настроения жителей региона.
«Определить какой-то митинг за неделю только по соцсетям очень сложно. В первую очередь будут определять камеры. Они это смогут сделать за час до акции», — уточнил он.
По мнению Барчука, акцию у посольства Таджикистана, прошедшую 25 ноября, не смогли бы определить заранее с помощью системы. «Люди в течение нескольких часов оказались там, и организовывались не в соцсетях, а в закрытых группах в мессенджерах. Предсказать что-то стихийное вряд ли возможно. Предсказать что-то можно за 1-2 часа и по камерам», — пояснил он.
При этом эксперт согласен, что соцсети могут помогать общей системе, в которой применяются камеры. «Соцсети мониторят с использованием технологии open-source Intelligence (OSINT) [поиск, сбор и анализ информации из общедоступных источников. — прим. ред.]. Есть определенные люди, за которыми следят гораздо больше. Камер уже очень много, они умеют распознавать лица этих людей даже в медицинских масках», — объяснил он.
Не все так просто
Однако есть и «подводные камни», которые могут помешать полноценному внедрению проекта «Ростеха». Федор Дбар отметил, что в 2020 году были приняты поправки к Федеральному закону «О персональных данных».
«В нем устанавливается, что опубликованные гражданами данные могут использоваться для какого-либо анализа только с их согласия. Поэтому предстоит решить еще и правовой вопрос использования систем мониторинга и предсказания поведения», — добавил Дбар.
По мнению Александра Дворянского, у разработки могут возникнуть технические сложности. «Это огромный массив информации, его надо где-то хранить. А это уровня «Ростелекома» сервера. Плюс защищенные каналы связи. Данные с видеокамер — это персональные данные. Их надо не просто хранить, но и защищать», — добавил он.
Также Дворянский определил еще один важный нюанс в работе системы — ее все равно будут поддерживать сотрудники: операторы, администраторы. «Это не будет в полностью автоматическом режиме. Машина сама себя не обучит», — заключил эксперт.
Сроки и планы
Иван Барчук считает, что если «Ростех» будет создавать систему с нуля, то на это может уйти много лет. «Если возьмет уже какие-то алгоритмы и технологии, которые используют другие ведомства России, то уже за год возможно внедрение системы», — рассуждает он.
По его словам, первая пилотная версия будет регулярно показывать человеку, что, по мнению ИИ, происходит что-то, заслуживающее внимания. «Операторы будут смотреть и реагировать, так это или нет. И постепенно алгоритмы машинного обучения будут лучше понимать происходящее на камерах», — пояснил специалист. По его мнению, «Ростех» с помощью своей системы, вероятно, планирует распространение проекта «Безопасный город» на другие регионы России.
«В настоящее время это Москва и некоторые города-миллионники», — сказал Барчук.
Александр Дворянский, в свою очередь, отметил, что длительность разработки зависит от ресурсов и возможностей, а также объемов работы. «Это может занять от полугода и больше», — полагает эксперт.
О планах структуры «Ростеха» к 2022 году разработать ПО для предиктивной аналитики митингов и беспорядков рассказал источник «Коммерсанта», знакомый с ситуацией. По его словам, «Национальный центр информатизации» разрабатывает программу внутри проекта МЧС «Безопасный город».
В качестве примеров массовых беспорядков разработчики системы приводят столкновение между мигрантами и националистами на Хованском кладбище в Москве в 2016 году, акция «Ставрополье — не Кавказ» в 2013 году и драки футбольных фанатов на Манежной площади в Москве в 2010 году.
Проект получил название прогнозно-аналитическая модель «Массовые беспорядки» (ПАМ МБ). Системой будут пользоваться органы исполнительной власти на муниципальном и региональном уровнях.