Снимите маску и улыбнитесь ИИ, посетитель дата-центра!

Как технология распознавания лиц на основе искусственного интеллекта помогает обеспечить физическую безопасность центров обработки данных? С какими проблемами сопряжено использование этой технологии в разгар пандемии? Какие преимущества она дает?

Распознавание лиц в ЦОД

Распознавание лиц на основе искусственного интеллекта в последнее время получило плохую репутацию из-за серьезных опасений по поводу конфиденциальности. Но это не должно удерживать операторов центров обработки данных от развертывания технологии аутентификации по лицу на базе искусственного интеллекта.

Распознавание лиц приобретает плохую репутацию, когда оно используется для мониторинга ничего не подозревающих простых обывателей на улицах или в общественных зданиях, а не профессионалов, работающих на высокозащищенных и критически важных объектах, включая центры обработки данных.

На таких объектах соответствующие решения используются для подтверждения того, что люди являются именно теми, кем они себя называют. Например, такие средства контроля доступа актуальны, когда сотрудники, клиенты или подрядчики пытаются войти в безопасные зоны центра обработки данных.

Проверка личности по лицу также может использоваться для отслеживания людей, когда они перемещаются внутри центра обработки данных, или когда такие люди пытаются получить доступ к определенным серверным комнатам или рабочим станциям.

Последние достижения в области искусственного интеллекта, особенно в области распознавания изображений и 3D-датчиков, сделали аутентификацию по лицу проще, быстрее, дешевле и точнее, чем когда-либо прежде.

Аутентификация на основе мобильных устройств

Небольшие предприятия, которые не готовы вкладывать средства в необходимое оборудование, могут воспользоваться возможностями распознавания лиц, предлагаемыми личными или корпоративными смартфонами сотрудников.

Использование аутентификации на основе мобильных устройств также избавляет центр обработки данных от необходимости хранить информацию о биометрической идентификации в центральной базе данных, что представляет собой угрозу безопасности. В конце концов, выдать сотруднику новый логин и пароль в случае кражи персональных данных злоумышленниками не так уж и сложно, а вот с новым лицом могут быть проблемы.

И хотя, к сожалению, распознавание лиц может использоваться для нарушения гражданских прав простых обывателей, тот факт, что правительства тратят огромные суммы на финансирование технологического прогресса в данной сфере, имеет побочный эффект в виде повышения точности и снижения затрат на развертывание систем корпоративной безопасности на базе лицевой аутентификации.

По данным консалтинговой компании Adroit Market Research, к 2025 году оборот мирового рынка решений для распознавания лиц превысит 12 миллиардов долларов (по сравнению с 4,5 миллиардами долларов в 2019 году). При этом стоит помнить, что после объявления пандемии COVID-19 многие аналитики стали пересматривать свои прогнозы в сторону понижения.

Вызовы, связанные с COVID-19

Распознавание лиц избавляет посетителей центра обработки данных от необходимости касаться кнопок или передавать удостоверения личности охранникам из рук в руки. В условиях пандемии это, несомненно, является ценным преимуществом.

Но при этом предприятиям, включая собственников ЦОД, приходится уменьшать траты на новые технологии из-за кризиса. Кроме того, пандемия нарушает цепочки поставок. Учитывая, что большая часть оборудования для распознавания лиц и его компонентов производится в Китае, корпоративные клиенты из-за пределов Поднебесной могут столкнуться с логистическими сложностями.

В прошлом году исследовательская компания Memoori опубликовала прогноз о том, что оборот рынка решений для аналитической обработки видеоконтента с применением искусственного интеллекта вырастет до 3,5 млрд. долларов, что составляет 15% от общего объема расходов на системы видеонаблюдения.

Однако в сентябре 2020 года представители Memoori выступили с заявлением о том, что сокращение предложения, бюджетные ограничения и отсрочка проектов, связанных с пандемией, привели к значительному падению спроса на эту технологию. Приоритеты покупателей изменились, проекты могли быть отложены. Рецессия, вероятно, усугубит это.

Наконец, аутентификация по лицу слишком неэффективна, когда люди носят защитные лицевые маски, пытаясь обезопасить себя и окружающих от распространения патогена. По словам экспертов американского Национального института стандартов и технологий (National Institute for Standards and Technology; NIST), многие алгоритмы не работают в 20–50% случаев, когда человек носит маску. Без масок наиболее точные алгоритмы демонстрируют частоту отказов на уровне менее 1 процента.

В частности, как отмечают аналитики консалтинговой компании Coughlin Associates, многие алгоритмы основаны на взаимосвязи между глазами, носом и ртом. Из-за лицевой маски нельзя хорошо рассмотреть рот. В мире, охваченном пандемией COVID-19, это создает большие проблемы.

Очевидно, что посетителям тех же критически важных объектов вроде ЦОД может потребоваться снимать маски при прохождении процедуры аутентификации по лицу. Это создает риск того, что они могут вдохнуть вирусный патоген или чихнуть и выпустить коронавирус в воздух. В этом контексте более актуальными становятся альтернативы системам распознавания лиц, включая не предполагающие касаний решений на базе голосовой аутентификации.

Обязательные функции и дополнения

Центры обработки данных, владельцы и/или операторы которых хотят уже сегодня инвестировать в технологию аутентификации по лицу или планируют осуществить такие капиталовложения, когда бизнес вернется в норму, должны искать решения с поддержкой ряда ключевых функций и дополнять их определенным образом.

• Инфракрасные датчики: Системы распознавания лиц не всегда располагаются в оптимальных местах. Если датчик находится рядом с входом, на него может падать много естественного света, из-за чего камерам более низкого класса будет сложно различать лица. Более продвинутые считыватели используют несколько инфракрасных светодиодов, позволяющих получать качественную картинку при любых условиях освещения.
• Трехмерный анализ: Люди не всегда смотрят в камеру под тем же углом, под которым они запечатлены на эталонной фотографии сотрудника. Новейшие системы могут выполнять трехмерный анализ лица, позволяя идентифицировать сотрудников даже по их профилям.
• Обнаружение лиц в реальном времени: В фильмах преступники могут легко обойти системы распознавания лиц, надев маски. Исследователи безопасности смогли сделать то же самое при тестировании в реальном мире. Поставщики аутентификационных решений прилагают огромные усилия для решения этой проблемы, используя как программный, так и аппаратный подход. Что касается программного обеспечения, передовые системы теперь могут отслеживать реалистичные движения человека и соответствующую температуру кожи. Что касается аппаратного обеспечения, в дополнение к показаниям температуры некоторые производители также обращают внимание на обнаружение лицевых вен. Apple, например, недавно получила патент на использование механизма обнаружения вен на лице в рамках системы аутентификации Face ID. Это позволит не просто избежать ошибок из-за масок, но даже отличить близнецов друг от друга.
• Многофакторная аутентификация: В ситуациях, когда требуется максимально возможный уровень безопасности или когда распознавание лиц может не работать из-за масок или других проблем, на передний план могут выходить дополнительные механизмы аутентификации, включая распознавание голоса, интеллектуальные маркеры, сканеры отпечатков пальцев. Это ключ к многофакторной аутентификации.
• Человек, «страхующий» машину: В распоряжении ЦОД также должно быть крайнее средство. Последней опорой систем аутентификации необходимо сделать людей. Это не означает, что у каждого входа следует поместить по охраннику — той же цели можно достичь с помощью видеоэкрана или домофона, позволяя сотрудникам службы безопасности находиться на солидном расстоянии от посетителей ЦОД или даже работать удаленно из дома.