Анна Торговцева Все статьи автора
27 ноября 2020, 09:29 648

Цифровые полицейские: в МВД будут служить робокопы

Фото: Дмитрий Серебряков/ТАСС

МВД России выделяет 55 млрд рублей на цифровизацию. Какие технологии пригодятся будущим робокопам?

Проект по внедрению искусственного интеллекта был представлен МВД в середине ноября. Стоимость разработки ведомство оценило в 55 млрд рублей. Согласно плану система поступит в эксплуатацию к 2024 году, до этого будут вестись научно–исследовательские работы. Предполагается, что нейросети будут выполнять две основные функции: выявление "серий" и распознавание внешних признаков преступника по биоматериалу.

Заоблачные амбиции: кто в России способен бросить вызов Илону Маску

Заоблачные амбиции: кто в России способен бросить вызов Илону Маску

13585
Анна Торговцева

Эксперты относятся к проекту скептически: уровень информатизации ведомства ещё слишком низкий. Вместе с тем в арсенале правоохранителей уже есть высокие технологии: распознавание клавиатурного почерка, речи, интернет–разведка и другие.

Единая база преступлений

Использование ИИ для выявления серийных преступлений целесообразно: с обработкой и сравнением документов технология справится лучше, чем человек.

"Я предполагаю, что речь идёт о накоплении сведений о преступлениях в единой системе, которая позволит выявлять схожие правонарушения в разных регионах. Преступник не будет специально работать только в одном регионе. Он действует, условно говоря, вокруг себя, иногда меняя регионы. А учёты не пересекаются, скажем, в Ленинградской области и Новгородской. Могут быть совершены идентичные преступления, но свести их в серию крайне сложно. А вот нейросеть вполне может сличить дела, выявить закономерности и предложить следователю эти дела объединить", — считает директор лаборатории компьютерной криминалистики при Университете ИТМО Павел Кузьмич.

Вместе с этим специалист отмечает, что плохая техническая оснащённость ведомства может стать существенной преградой для внедрения технологий. "Надо понимать, что государственные органы и полиция у нас оснащаются неудовлетворительно. Особенно если оторваться от “космоса”, который есть в Петербурге и Москве. Уже хорошо, что у них есть доступ к компьютерам и доступ к базе отпечатков пальцев", — отмечает Павел Кузьмич.

По словам экспертов, ещё одной преградой является недостаточная подготовка сотрудников. "В сфере высоких технологий у нас много наработок, но что касается правоохранителей, у них формула “люди, процессы, технологии” работает вверх ногами. Большинство министерств пытаются сначала внедрить какую–то модную программу. А надо сначала процессы переиначить, людей обучить, а уже потом внедрять технологии", — подчёркивает разработчик платформы интернет–разведки Avalanche, подполковник спецслужб в отставке Андрей Масалович.

Намайнили проблем: к петербургским криптодобытчикам пришла полиция

Намайнили проблем: к петербургским криптодобытчикам пришла полиция

1099
Анна Торговцева

Набор данных, который предстоит анализировать компьютеру, должен быть унифицирован, согласен Павел Кузьмич. Поэтому прежде всего необходимо научить сотрудников единообразно заполнять картотеку.

Геном преступника

Возможность распознавания внешности преступника по биоматериалу эксперты и вовсе ставят под сомнение. Даже определение таких признаков, как цвет волос, глаз и телосложение, по генетическому материалу пока не до конца признаётся возможным, не говоря уже о чертах лица. Вместе с тем МВД объявило ещё об одной инициативе — создании банка биометрических данных россиян, иностранцев и лиц без гражданства, и такую идею эксперты оценивают положительно.

"Подобные проекты давно реализуются в Великобритании и США, в этом плане Россия должна включиться в развитие технологий для правоохранительной сферы", — отмечает старший преподаватель кафедры административного права и процесса МГЮА имени О. Е. Кутафина, кандидат юридических наук Максим Шамрин.

Система биометрических данных позволит раскрывать преступления, которые на данный момент являются нераскрываемыми. Также это даст возможность опознавать останки и однозначно устанавливать как минимум родственные связи, объясняет Павел Кузьмич. Несмотря на печальную славу МВД в вопросе утечек данных, угрозы "сливов" биометрии пока что нет.

"Любая система предполагает, что из неё могут быть украдены данные, но интересанта в данном случае я не вижу. Не могу предположить, как преступник с выгодой может использовать генетические сведения", — считает эксперт.

Правоохранительные стартапы

Частные компании уже разработали ряд цифровых решений, способных облегчить жизнь МВД. Самое известное — алгоритм по распознаванию лиц FindFace российской компании NtechLab.

Изначально технология позиционировалась как сервис для поиска социальных сетей по фотографии, однако позднее переформатировалась в b2b– и b2g–проект.

На рынке видеоаналитики известен и другой российский продукт, который был куплен Huawei. Компания VOCORD разработала систему распознавания номеров и фиксации нарушений ПДД, её используют во многих городах России, в том числе в Петербурге.

Технологию распознавания лиц разработала и петербургская компания ЦРТ, больше известная по решениям в области распознавания речи и голосовой биометрии. С помощью последнего инструмента можно сличить, например, голос с записи звонка мошенника с голосом подозреваемого.

"Те, кто решает какую–то конкретную задачу, полезную для МВД, могут построить на этом бизнес. Например, есть фирма, которая научилась деанонимизировать пользователей Telegram", — отмечает Андрей Масалович.

Петербургская компания "Интернет–розыск" использует целую сеть ботов–ловушек для выявления номера хозяина аккаунта. В этом году появился и другой способ "накопать" информацию на пользователя "самого защищённого мессенджера". Это бот TeleSINT, позволяющий узнать, в каких публичных чатах он состоит.

Однако внедрение любых технологий в МВД — процесс долгий и болезненный, считает Андрей Масалович.

"Это такая структура, которой гораздо интереснее заказать миллион бронежилетов, чем какие–то сложные разработки. Потому что они понимают, зачем эти жилеты нужны, как их обосновать. При этом ни в одной стране ни одна технология сразу к повышению процента раскрываемости не привела. Но США в таких случаях готовы ждать много лет, как уже было с системой Palantir (база данных жителей, которая ищет взаимосвязь между объектами и событиями. — Ред.). Её сейчас используют спецслужбы, но она 10 лет работала в убыток. Все терпели, и платили, и ждали, пока она взлетит. Наши спецслужбы ждать столько не готовы", — говорит эксперт.

Зато МВД готово пользоваться технологиями компаний, предоставляющих услуги по взлому смартфонов. Как известно из открытых источников, ведомство потратило более 77 млн рублей с начала года на сопутствующее оборудование и услуги. Один из главных продуктов российской компании "Оксиджен Софтвер" — "Мобильный криминалист" — позволяет извлекать информацию из мобильных устройств. Кроме того, компания предлагает услуги по взлому паролей, извлечению данных с ПК и дронов.

Существуют и полезные для полицейских технологии, которые МВД пока не приметило. К таким относится распознавание клавиатурного почерка, отмечает Андрей Масалович. Системой активно пользуются банки. За рубежом технология применяется давно, а в 2018 году основанная россиянами компания ID Finance представила своё решение. Технология анализирует скорость и динамику набора текста, время перехода между клавишами, опечатки и особенности движения курсора мыши по экрану. Таким образом происходит идентификация пользователя и исключаются случаи мошенничества. Анализ клавиатурного почерка предлагает и компания "Стахановец". Цели соответствуют названию: контроль сотрудника на рабочем месте.

А что ещё?

Перспектив с учётом зарубежного опыта у МВД много. Прежде всего необходимо развивать технологии обработки данных, считает вице–президент Российской криминологической ассоциации Игорь Сундиев. "Дело в том, что найти информацию о конкретном персонаже по разным картотекам и документам очень тяжело. Но современные технологии это сделать позволяют", — говорит эксперт.

Пригодиться мог бы и блокчейн. "Сейчас информация о судимостях, о лицах, находящихся в розыске, хранится в базе правоохранительных органов централизованным образом, что делает возможным получение к ней доступа третьих лиц. Так, например, вполне реально внести в базу данных “Розыск” изменения. Хранение информации в блокчейне исключает любое человеческое вмешательство", — отмечает директор Центра технологий распределённых реестров СПбГУ Максим Рукинов.

Главным же трендом развития нейротехнологий для нужд криминалистов станет предиктивная аналитика, считают эксперты. Как отмечает директор экспертно–аналитического центра ГК InfoWatch Михаил Смирнов, городского жителя окружает большое число технических средств, фиксирующих местонахождение и поведение в режиме реального времени. Несмотря на то что они принадлежат различным ведомствам, значительная часть данных, поступающих от них, концентрируется у ограниченного числа организаций, прежде всего управляющих "умным городом". Все эти средства могут не только записывать, но и предсказывать поведение человека.

"ИИ может оказать существенную помощь в оперативном сборе и анализе данных с места происшествия, преобразовать огромные массивы информации в вид, удобный для восприятия человеком. Это существенная помощь в проведении дальнейших оперативно–разыскных и следственных мероприятий: фиксация доказательств виновности или невиновности, а также прогнозирование поведения и местонахождения интересующих субъектов", — подчёркивает Михаил Смирнов.

На рынке существует много продуктов так называемой "предкриминальной" инициативы. Когда предыдущие записи об арестах объединяются с данными IoT в реальном времени, такими как видеокамеры, становится легче определять проблемные места в городе. На экране с картой города или района выделяются зоны риска, а рядом отображаются рекомендации, например, по использованию патрульных машин повышенной видимости для сдерживания преступников. Таким образом, данные объединяются в "систему поддержки принятия решений", доступную для оперативных сотрудников полиции. Но на протяжении 2019–2020 годов в публичном поле ведётся много этических дискуссий по использованию продуктов предиктивной аналитики для помощи в принятии решений полицейскими — негативные моменты связаны с данными, на которых обучены алгоритмы, а также с отсутствием прозрачной логики алгоритмов.
Александр Ермаков
Александр Ермаков
Технический директор российского вендора платформы хранения и обработки больших данных Arenadata
Основным недостатком новых технологий является необходимость осваивать и внедрять их. Как правило, это требует новых навыков и новых подходов к работе. Также при активном внедрении таких технологий важным вопросом будет безопасность данных, хранимых в таких системах. Ещё одним негативным моментом может стать сложность доказательства невиновности граждан, после того как система вынесла вердикт о виновности. В качестве примера можно привести сложности с отменами автоматически выписанных штрафов или совсем недавний прецедент, когда система распознавания лиц "Ашана" дала сбой и указала на невиновного человека как на преступника.
Андрей Арефьев
Андрей Арефьев
Директор по инновационным проектам ГК Infowatch
Выделите фрагмент с текстом ошибки и нажмите Ctrl+Enter
Новости партнеров
Реклама