Искусственный интеллект открывает новые возможности во многих сферах: от создания умных роботов до разработки лекарств. Эволюция технологий не обходит стороной и такую многогранную и проблемную область, как борьба с преступностью. Отечественные ученые уже создают нейросети, призванные защитить людей от козней нарушителей порядка как в реальном, так и в цифровом мире.
Электронный глаз на страже безопасности
Нейросеть для автоматического распознавания уличного насилия создали исследователи Южно-Уральского государственного университета вместе с коллегами из Татарстана и Узбекистана. Исследование возглавила доцент ЮУрГУ Вероника Владимировна Денисович. Разработанная технология позволяет выявлять более 98% случаев насилия на видео с уличных камер.
Нейросеть для распознавания насилия по данным с уличных камер создали исследователи ЮУрГУ вместе с коллегами из Татарстана и Узбекистана.
Источник изображения: rawpixel.com / фотобанк Freepik
Существующие алгоритмы, предназначенные для камер видеонаблюдения в закрытых помещениях, не способны проанализировать огромный поток информации, собираемый уличными видеокамерами. Новой же нейросети справиться с перегрузкой помогает многозначная логика. Согласно этому подходу, в своей работе алгоритм использует не только привычные значения «да» и «нет», но и нестандартное третье — «не определено».
Разработчики отмечают, что технология призвана повысить безопасность в населенных пунктах. Ее можно успешно внедрить в систему «Умный город».
На шаг впереди убийцы
Цифровой двойник серийного убийцы на основе ИИ для прогнозирования места и времени преступлений разрабатывается в настоящее время в Московском институте электронной техники (МИЭТ). Планируется, что умная система сможет самостоятельно анализировать почерк убийцы и выявлять закономерности в его поведении. Для обучения нейросети будут использоваться данные реальных раскрытых уголовных дел: исследователи уже составили перечень из 200–250 случаев, на материалах которых предполагается первое время тренировать ИИ. Для допуска к архивам ученые консультируются с правоохранительными органами, включая Верховный суд и Следственный комитет.
«На практике это будет выглядеть так. Совершается какое-то преступление, затем следующее. Как только мы видим признаки серийности, мы все имеющиеся данные вводим в нейросеть и она сопоставляет их с тем, что уже имеется. Она выдает прогноз, что следующее убийство этой серии с определенной долей вероятности случится в таком-то месте и в такое-то время», — объяснил для «Известий» директор Института высокотехнологичного права, социальных и гуманитарных наук МИЭТ Лев Владимирович Бертовский.
Разрабатываемый в МИЭТ искусственный интеллект поможет прогнозировать место и время серийных убийств по почерку преступника и схожим раскрытым уголовным делам.
Источник изображения: h9images / фотобанк Freepik
Программа будет формировать прогноз серийных убийств как по особенностям уже совершенных маньяком преступлений, так и по данным о похожих раскрытых делах. Дело в том, что у разных преступников, использующих сходные способы совершения убийства, нередко оказывается похожий почерк.
Преимущество ИИ в работе с подобными преступлениями заключается в том, что нейросеть способна замечать в поведении убийцы закономерности, неочевидные для человека. Например, 95% случаев убийств Андрея Чикатило совершались им в период убывания Луны.
Отмечается, что на разработку программы уйдет около двух-трех лет. В настоящее время работа находится на начальном этапе. Ученые уже определили 35 криминалистических характеристик для внесения в базу данных будущей системы, но в процессе их количество может возрасти вдвое. Исследователи также планируют дополнить систему функцией создания психологического портрета преступника.
В помощь банкам
Кража денег с карты пользователя — нередкая неприятность наших дней. Чтобы усыпить бдительность человека, мошенники прибегают к различным ухищрениям — от телефонных звонков «из банка» до поддельных сайтов для сбора данных кредитных карт. Один из способов пресекать подобные правонарушения — выявлять подозрительные денежные переводы.
Именно эта задача возложена на нейросеть, созданную в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого. Деталями технологии с корреспондентом «Научной России» поделилась научный сотрудник Института компьютерных наук и кибербезопасности СПбПУ Анастасия Игоревна Безбородько.
«Разработанная графовая нейронная сеть предназначена для интеграции в банковские системы, где она будет использоваться для анализа трансакций в реальном времени с целью оперативного выявления возможных подозрительных действий и уведомления о них, — рассказала А.И. Безбородько. — При обучении нейронной сети учитывалась различная идентификационная информация о совершенных операциях и пользователях. К ней можно отнести тип и номер банковской карты, данные об отправителе и получателе денежных средств, характеристики устройства, с помощью которого была совершена трансакция, и другое».
Созданная в СПбПУ нейросеть поможет выявлять мошеннические переводы денег.
Фото: freepik / фотобанк Freepik
Возможные правонарушения нейросеть распознает по определенным закономерностям.
«Если человек открыл счет в банке полгода назад и за этот период времени средняя сумма трансакций за день составляла 1 тыс. руб., после чего в один день он получил денежные переводы в сумме 30 тыс. руб., вероятность того, что нейронная сеть отнесет этого человека к классу мошенников, возрастет», — передает ТАСС слова профессора Института кибербезопасности и защиты информации СПбПУ, доктора технических наук Дарьи Сергеевны Лавровой со ссылкой на пресс-службу вуза.
Во время испытаний технология порадовала хорошими результатами. Разработчики отмечают, что новинка уже сейчас может применяться для борьбы с мошенничеством в Сети.
«Для оценки производительности обученной нейронной сети был использован тестовый набор данных, в котором заранее были размечены мошеннические трансакции. Затем результаты, полученные нейронной сетью, были сопоставлены с истинными метками, что позволило провести анализ эффективности модели. Результаты тестирования показали, что из всех реальных мошеннических трансакций наша модель смогла правильно идентифицировать 92%», — пояснила А.И. Безбородько.
Распознать подделку
Искусственный интеллект иногда может выступать в роли подельника мошенников: например, с его помощью создают дипфейки — поддельные видео и фото, которые могут использоваться преступниками для фальсификации документов и шантажа. Впрочем, у исследователей Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН уже есть проект нейросети, способной вывести обманщиков на чистую воду.
Нейросеть, разработанная в СПб ФИЦ РАН, помогает распознавать дипфейки.
Источник изображения: pikisuperstar / фотобанк Freepik
Важнейшая черта, по которой ученые планируют выявлять дипфейки, — признаки апскейлинга. Так называется улучшение качества картинки с помощью увеличения ее разрешения посредством добавления пикселей. Этот метод часто применяется для того, чтобы сделать поддельные изображения более реалистичными. Уже сейчас в СПб ФИЦ РАН создан алгоритм, научившийся выявлять искусственно улучшенные картинки.
В настоящее время исследователи создают базу данных с дипфейками, разделенными на три вида: полностью сгенерированными нейросетью, с отдельными добавленными элементами (например, с замененными лицами) и модифицированными (с измененным цветом кожи, выражением лица и т.д.). На основе этого массива информации будет обучена разрабатываемая учеными нейросеть, которая, как предполагается, позволит не только выявлять подделку, но и определять, какая программа использовалась при ее создании.
В планах у авторов проекта — создать целое приложение для точной проверки на подлинность видео и изображений. Кроме того, исследователи разрабатывают открытую библиотеку интеллектуальных методов обнаружения дипфейков, в которой будут использоваться современные технологии ИИ.
Петербургские ученые предложили выявлять кибератаки в интернете с помощью компьютерного зрения.
Источник изображения: Kerfin7 / фотобанк Freepik
Заглянуть в сетевой трафик
Исследователи СПб ФИЦ РАН разработали еще одну интересную технологию для борьбы с противоправными действиями в цифровом мире. Ученые предложили выявлять кибератаки в интернете с помощью компьютерного зрения.
Обычно для обнаружения хакерских атак анализируются статистические характеристики потоков данных внутри Сети. Однако разработчики новой системы предложили использовать несколько другой подход: преобразовывать информацию о трафике в изображения и исследовать их с помощью технологии цифрового зрения.
«Мы предлагаем с помощью систем компьютерного зрения как бы заглянуть внутрь сетевого потока путем построения его изображения в оттенках серого», — объяснила для ТАСС старший научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН Евгения Сергеевна Новикова.
Комплекс методов был создан при поддержке Российского научного фонда. Испытания показали, что новый подход позволяет эффективно выявлять взломы, при этом делать это быстрее в сравнении с более привычными подходами. Более того, использование такой системы поможет предотвратить извлечение конфиденциальной информации.
Источники
Комментарий научного сотрудника Института компьютерных наук и кибербезопасности СПбПУ А.И. Безбородько
ТАСС. Создана распознающая уличное насилие нейросеть
«Известия». Денис Гриценко. Маниакальный прогноз: в РФ разрабатывают цифровой двойник серийного убийцы
ТАСС. В Петербурге создали нейросеть для отслеживания подозрительных трансакций
Российская академия наук. Разработан уникальный метод автоматического распознавания дипфейков (источник: пресс-служба СПб ФИЦ РАН)
«ТАСС Наука». Разработан метод обнаружения кибератак с помощью цифрового зрения
Изображение на превью: сгенерировано ИИ / фотобанк 123RF
Источник изображения на главной странице: rawpixel.com / фотобанк Freepik
Источники изображений в тексте: rawpixel.com / фотобанк Freepik, h9images / фотобанк Freepik, freepik / фотобанк Freepik, pikisuperstar / фотобанк Freepik, Kerfin7 / фотобанк Freepik.
