На улицах и в домах почти у каждого из нас сегодня есть «цифровые глаза» — камеры наблюдения. Но все ли они видят одинаково? Эксперт КФУ Дмитрий Долгов объяснил, чем обычная камера отличается от интеллектуальной, и предупредил о скрытых рисках «умных» устройств.
«Глаза» против «глаз и мозга»
«Обычная камера — это просто глаза. Она фиксирует пиксели, но не понимает, что на них происходит», — поясняет Дмитрий Долгов. Такой аппарат записывает все, но анализом должны заниматься уже люди.
Совсем другое дело — камеры с искусственным интеллектом. «Умная» камера не просто пишет видео, она распознает лица в реальном времени, мгновенно сверяя их с базой данных. Она может заметить подозрительное поведение, подсчитать людей или выделить в толпе нужного человека.
Цена ума — уязвимость?
Но чем умнее устройство, тем сложнее его защита. Эксперт обращает внимание на обратную сторону медали:
Собственная ОС и уязвимости: внутри такой камеры — целый компьютер с операционной системой, веб-сервером и сетевыми службами. Каждый компонент может стать лазейкой для злоумышленника.
Пароль «admin»: главная причина взломов — слабые стандартные пароли, которые ленятся менять сами пользователи.
Устаревшее ПО: многие забывают обновлять прошивку камер, оставляя известные дыры в безопасности открытыми.
Где надежнее хранить записи: в облаке или на карте? На этот вопрос нет универсального ответа.
Облако защищает от кражи самого носителя и обычно поддерживает резервные копии.
Локальная SD-карта может давать иллюзию контроля, но если её украсть — данные будут доступны мгновенно.
А если «глаза» простые, а «мозг» — на стороне?
Есть и гибридный вариант. Можно использовать обычную камеру как «глаза», а анализ изображения производить на внешнем сервере или даже в облаке с помощью специального ПО. Это переносит вычислительную нагрузку и потенциальные уязвимости за пределы самой камеры.
Face ID: вершина технологии
Отдельно эксперт рассказал о работе биометрических систем вроде Face ID. Это не просто «фотография» — это сложнейший симбиоз оптики, компьютерного зрения и машинного обучения.
Система создает 3D-модель лица, выделяет уникальные признаки и анализирует их с помощью математических алгоритмов. Просто подменить такое лицо фотографией не получится.