В этом году в СерчИнформ в 22х городах рассказывает и показывает ключевые кейсы по информационной безопасности на традиционном RoadShow.

Один из ключевых наших продуктов – модуль автоматизированного профайлинга ProfileCenter, создающий подробный 10-ти страничный профиль по каждому сотруднику на основании его взаимодействия с компьютером.

Конференции будут особо интересны сотрудникам служб безопасности и менеджерам по персоналу. Для участия достаточно регистрации: выбирайте свои город, регистрируйтесь и приходите!

#профайлинг, #ProfileCenter, #ИБ, #программы, #мероприятия

Я здесь уже много раз писал про DeepFake и про то, что один из важнейших трендов. На сегодняшний день уже реально по одной фотографии и минутной аудиозаписи человека создать видео, в котором он будет говорить все, что угодно. И это видео большинство зрителей будет считать истинным и не поймет, что это фэйк. Уже есть факты использования таких видео крупнейшими телевизионными каналами.

Однако если год тому назад на создание таких видео нужно было потратить часы, полгода назад – минуты, то сегодня это можно сделать практически в режиме реального времени. И для нас, экспертов, занимающихся цифровым профайлингом, это большой вызов. Поскольку уже сегодня любую, подчеркиваю – любую видео запись нужно проверять на фэйк. А это не так-то и легко, и невооруженным глазом не заметить. Кстати, в Штатах уже были зарегистрированные факты использования фэйковых видео в качестве доказательств в суде.

И вот буквально на днях, израильские учёные показали систему FSGAN, которая способна правдоподобно менять лица на видео в реальном времени.
Система берёт видео с одним человеком и переносит его мимику и жесты на другого. При этом FSGAN достаточно одной фотографии цели, чтобы заставить её говорить всё, что угодно.

Пока технология работает неидеально: лица то и дело смешиваются, появляются артефакты. Но стоит доработать систему — и всё, можно пускать фейковые новости в прямой эфир. И никто не усомнится в их правдивости.

Если вы считаете, что это вас не касается, то ждите, что через год-два вам в WhatsApp по видео-связи с номеров ваших родственников будут звонить люди с неотличимой внешностью и голосом ваших родственников и просить перевести деньги на их счет.

По ссылке – видео с демонстрацией FSGAN.
https://www.youtube.com/watch?v=BsITEVX6hkE


Сейчас в интернете один из мэйнстримов – пересаживать лица известных людей в культовые фильмы. Если раньше в основном таким образом прикалывались исключительно над Обамой, то сейчас можно встретить Путина, Трампа, Илона Маска, Тома Круза, Николаса Кейджа, Киану Ривза и многих других. Сейчас вам накидаю таких примеров – взгляните, это интересно и реалистично.

#deepfake, #технологии, #программы, #цифровойпрофайлинг, #фэйк, #профайлинг, #профайлинг_филатов, #Филатов, #ProProfiling, #видео

В журнале «Эксперт» опубликовали аналитическую статью, посвященную составлению психологического портрета человека по его цифровому следу.

Там есть все, что нужно для этого нужно – разбор ситуации с Cambridge Analytica, интервью с М. В. Новиковой-Грунд, В.Беляниным и со мной про наш SearchInform ProfileCenter – модуль автоматизированного профайлинга, составляющий подробнейший психологический портрет человека на основе его цифрового следа.

Почитайте, будет весьма интересно! Спасибо Марии Пази и команде SearchInform за работу над статьей!

https://expert.ru/russian_reporter/2019/16/kiber-dnk/

#профайлинг, #профайлинг_филатов, #ProfileCenter, #цифровойпрофайлинг, #мэтры, #программы, #CambridgeAnalytica, #Косински, #Facebook, #статья, #Филатов, #ProProfiling

На глаза попался отрывок из малоизвестной книги «Эмоциональный маркетинг» Маргариты Акулич.

Отрывок посвящен различным API оценке эмоций по лицу, голосу и тексту. Указанные основные API в этой теме. По описанию – актуальность отрывка около года, поэтому кое-что уже изменилось и добавилось, но все-равно полезно.

Помню, в чате было много вопросов на эту тему, поэтому, выкладываю сюда. Кому-то точно пригодится.

#цифровойпрофайлинг, #эмоции, #лицо, #голос, #текст, #программы, #AI, #профайлинг_филатов, #ProProfiling.

5) Объявленная победа над Deep Fake мне кажется преждевременной. Речь идет о недавно выпущенном продукту Adobe – About Face, предназначенному для выявления факта применения ретуши при обработке фотографий. Его работа основана на фирменном искусственном интеллекте компании «Sensei», который обеспечивает (на текущий момент) 99 % точность распознавания фейков.

Увы, узкое место About Face – это привязка к программным продуктам самой Adobe. Если точнее, ИИ умеет работать только с файлами из программы Photoshop и выявляет только те коррекции, которые были произведены инструментом Face-Aware Liquify – фильтром, с помощью которого создаются далеко не все фейки.

https://www.techcult.ru/soft/7547-adobe-vypustila-instrument-about-face

#deepfake, #технологии, #программы, #цифровойпрофайлинг, #фэйк, #профайлинг, #профайлинг_филатов, #Филатов, #ProProfiling, #видео

Немного паранойи на выходных не помешает))

Electronic Frontier Foundation, верные своей повестке о необходимости защищать права человека в цифровом мире, выпустили многостраничный отчёт о слежке частных корпораций за пользователями – и не только в Интернете, но и в оффлайне.

Авторы подробно объясняют, как персональные данные собираются, обрабатываются и используются для таргетированной рекламы. С этой целью построена огромная инфраструктура, обеспечивающая непрерывный поток данных о пользователях. И эти данные может заполучить любой, кто пожелает.

Как отмечается в отчёте, когда вы посещаете какой-нибудь веб-сайт, данные, идентифицирующие вас онлайн, отправляются всем, кто хочет принять участие в аукционе, чтобы показать вам таргетированную рекламу.

Вы, конечно, можете ограничить объем своих данных, которые раздаёте в сети, заблокировав файлы cookie, использующиеся для отслеживания. Но, увы, вас все равно могут отследить другими методами. К ним относятся веб-маяки (называемые также прозрачными GIF-файлами или веб-жучками), отпечатки браузера и поведенческие данные, такие как движения мыши, паузы и нажатия мыши.

Брокеры данных могут попытаться связать любую информацию, которую они получат, с данными, которые вы передаёте в других областях. Сюда могут входить адрес электронной почты, номер мобильного телефона, местоположение, номера кредитных карт и карт памяти, номерной знак автомобиля и данные распознавания лиц. Некоторая часть этой информации может быть приобретена у третьих лиц.

Вы, вероятно, не раз вводили свой адрес электронной почты, чтобы зарегистрироваться на каком-нибудь сайте или получить доступ к бесплатному Wi-Fi. Наверное, вы передавали номер своего телефона приложениям социальных сетей. Скорей всего, вы использовали свою кредитную карту для покупки вещей в Интернете и указывали домашний или рабочий адрес для доставки.

Смартфон постоянно сообщает о своём местоположении. Даже если вы отключите отслеживание местоположения, ваш телефон может быть найден путём триангуляции с мачт сотовой связи или компаниями, у которых есть маяки для прослушивания беспроводных или Bluetooth-соединений.

Даже если бы сможете избежать всех трекеров, на вашем смартфоне, вероятно, есть приложения, которые имеют доступ ко всем видам персональных данных. Некоторые из этих приложений могут знать, сколько шагов вы сделали, частоту сердечных сокращений и, среди прочего, как вы спали.

Как указываю авторы отчёта, идентификаторы человека в реальном мире могут быть более эффективны, чем браузеры или устройства. Ваш основной адрес электронной почты, номер телефона, номер кредитной карты и номерной знак автомобиля меняются нечасто. Не говоря уже об изменении или маскировке отпечатков пальцев и данных для распознавания лиц. Распознавание походки уже используется в Китае и даже РФ.

Всё это уже не только технологическая проблема, но и политическая. Авторы считают, что только правительства могут защитить конфиденциальность пользователей, запретив сбор данных и предоставив людям право запрещать сбору их данных без явного согласия, либо полностью удалять уже собранные данные. Первые шаги в этом направлении уже сделаны: например, общий регламент ЕС по защите данных (GDPR), или законы ряда американских штатов о конфиденциальности пользовательских данных.

В любом случае, сейчас происходит переход от слежки посредством браузеров к использованию данных со смартфонов, умных часов и устройств Интернета вещей, "умных" автомобилей и "умных" дорог в будущем. Это может таить в себе новые угрозы, поскольку позволит манипулировать поведением людем, о чем подробно рассказывает Шошана Зубофф (Shoshana Zuboff) в своей книге The Age of Surveillance Capitalism (Эпоха капитализма массовой слежки).

#технологии, #программы, #ИИ, #цифровойпрофайлинг, #персональныеданные, #криминалистика, #безопасность, #профайлинг, #ProProfiling, #Филатов

Начнем неделю с небольшой паранойи? IT гиганты слежки.

В конце прошлого года у Motherboard вышел лонгрид о компании Ring, которая начиналась как невинный стартап DoorBot для гиков, а потом – с легкой руки Amazon – превратилась в воплощение зловещего надзор-капитализма.

Об этом уже написано немало (если интересно – 1 и 2). Но Motherboard заинтересовала предыстория – кто основал Ring и как стартап пришел к успеху?

Основатель компании Джейми Симинофф – мечтатель, который восхищался Гейтсом и Джобсом и верил в священную силу капитализма. В 2012 он придумал и собрал DoorBot – умный домофон, который работал в связке со смартфоном. Продукт выглядел как примочка для гиков и сразу провалился.

Но Симинофф поменял дизайн и выпустил девайс под брендом Ring. Нарратив тоже поменялся: теперь это был не гаджет для энтузиастов, а залог безопасности – защита от грабителей и убийц.

Спустя пару лет стартап купила Amazon – с одной стороны, чтобы бороться с похитителями посылок, а с другой, чтобы тренировать свои алгоритмы и налаживать связи с правоохранителями.

С тех пор Ring заключила более 600 партнерств с отделами полиции по всей Америке. Полицейские пообещали пиарить устройства, а в обмен компания давала им доступ к карте наблюдения – через нее можно было запрашивать данные с любой камеры в городе без специального ордера.

Еще они совместно организовывали спецоперации и поощряли граждан, которые заявляли на соседей. А предполагаемых преступников показывали в рекламе Ring на Facebook.

Параллельно компании работали над системой распознавания лиц и “черным списком” для идентификации нежелательных лиц. При этом ранее за распознавание объектов отвечали фрилансеры из Украины – они занимались разметкой данных и помогали тренировать алгоритмы.

Парадоксально, но Ring поднялся благодаря всеобщему недоверию к полиции. Паранойя в обществе нарастает, люди не чувствуют себя в безопасности, но на полицейских полагаться нельзя.
Горожане решили взять надзор в свои руки и стали массово устанавливать домашние камеры наблюдения, покупая смарт-устройства со скидкой.

Они даже не заметили, как сами построили гигантскую сеть слежки, о механизмах которой практически ничего неизвестно. А потом сами же согласились сотрудничать с полицией – из соображений все той же безопасности.

Теперь сеть слежки разрослась настолько, что на нее уже обратили внимание активисты и журналисты. Картина действительно пугающая: крупнейшая американская корпорация заведует масштабной системой надзора, и никто ничего не может сделать.
Более того – люди сами хотят следить и карать нарушителей. Например, в Балтиморе желающих купить камеры столько, что на всех просто не хватает устройств.

В качестве вывода, - если у вас есть система домашнего видео-наблюдения (а сейчас она присутствует примерно в 8% квартир РФ и 34% частных домов в РФ), убедитесь, что логин и пароль от этой системы знаете ТОЛЬКО ВЫ.

#технологии, #программы, #ИИ, #цифровойпрофайлинг, #персональныеданные, #криминалистика, #безопасность, #профайлинг, #ProProfiling, #Филатов

Amnesty International также недавно опубликовала 60-страничный отчет о Google и Facebook с красноречивым названием "Гиганты слежки".

Для миллиардов людей по всему миру именно сервисы Google и Facebook являются проводниками в Интернет. И хотя эти сервисы в основном бесплатны, пользователи платят за них свою цену, предоставляя компаниям свои персональные данные.

Правозащитники утверждают, что обе компании угрожают правам человека, в том числе свободе выражения мнения и свободе мысли. Виной тому — бизнес-модель, основанная на массированном сборе данных о поведении пользователей, которые затем обрабатываются с помощью сложных алгоритмов и используются, в первую очередь, для получения дохода от рекламы.

Такая бизнес-модель позволила двум гигантам сконцентрировать огромную власть, включая финансовую мощь, политическое влияние и способность формировать цифровой опыт миллиардов людей. Это привело к беспрецедентной асимметрии знаний между компаниями и пользователями Интернета - как утверждает исследовательница Шошана Зубофф (Shoshana Zuboff): «Они знают о нас всё; мы не знаем о них почти ничего».

Ее книга, «Эпоха надзорного капитализма», посвященная этой теме и выпущенная в прошлом году (и пока не переведенная на русский) уже стала бестселлером, взгляните.

Но и Россия не отстает, а во многом идет впереди.

Власти Москвы уже несколько лет покупают у мобильных операторов данные о перемещении абонентов. Также фиксируются маршруты такси, данные с камер наблюдения и поездки по карте "Тройка". Таким образом мэрия собирает многоуровневую базу данных о перемещениях москвичей. Официально данные не персонализированы — там нет имен и фамилий, а собирают их для оптимизации транспортной сети. Но по перемещениям человека несложно установить его личность. А главное — власти делают всё это без ведома людей, чьи данные собирают.

https://www.bbc.com/russian/news-48914127

К тому же, московская система видеокамер как минимум в центре города (и в местах, где проходят митинги) снимает 3D маску лица каждого прохожего, которую невозможно обмануть ни с помощью капюшона, ни с помощью медицинской маски: система собирает 3D изображение с разных сторон и синтезирует в одно.

#технологии, #программы, #ИИ, #цифровойпрофайлинг, #персональныеданные, #криминалистика, #безопасность, #профайлинг, #ProProfiling, #Филатов

Искусственный интеллект и предиктивная аналитика.

На форумах уже второй месяц обсуждают статью, некоторое превью которой недавно опубликовал Коммерсант.

Интересным оказался метанализ того, насколько качественно искусственный интеллект (ИИ) может предсказывать будущее в отношении людей, т.е. выдавать предиктивную аналитику. По данным анализа, такая точность не превышает 25%.

Чтобы понять, насколько ИИ научился «предсказывать жизнь» людей, ученые из Принстона использовали помощь примерно 160 исследователей из разных стран. Они пытались спрогнозировать несколько вариантов будущего для членов около 4 тыс. семей на основании анализа примерно 13 тыс. условий их жизни и всевозможных факторов: уровня достатка, доступности образования и работы, размера семьи, психологических особенностей членов семьи, отношений между ними, экономической и политической ситуации и т. п. Эти данные были взяты из многолетней работы одного из авторов исследования, социолога Принстонского университета Сары Макланахан.

На протяжении 15 лет она исследовала жизни семей в США — от начала совместной жизни супругов, рождения детей до начала их учебы, карьеры их родителей, уровня материального положения и т. д. Исследование было начато в 2000 году и прослеживало все этапы жизни членов исследуемых семей. Принстонские ученые предоставили социологам, использующим предиктивные модели поведения людей при помощи ИИ, максимально полный набор факторов жизни этих семей, чтобы при помощи анализа этих данных ИИ смог предсказать, как повернулась жизнь членов этих семей.

Выяснилось, что, даже обладая обширными данными, предиктивный анализ ИИ дает невысокие результаты точности. Это, в частности, относилось к предсказанию изменения материального положения семьи, карьеры родителей, успеваемости детей в школе и т. п.

Статью, конечно, стоит прочитать и всесторонне проанализировать, но в целом она состыкуется с моим мнением. Дело в том, что ИИ – это некий «черный ящик», который по не всегда понятным правилам может что-то предсказывать. Ключевое слово здесь – по не всегда понятным.

Я, например, больше доверяю простой статистике без ИИ-наворотов. В частности, когда мы реализовывали свои предиктивные модели в SearchInform ProfileCenter, мы пробовали пойти путем использования ИИ, но вовремя отказались от него, пойдя путем сложных, но все-таки статистических взаимосвязей. При этом на рынке присутствует довольно много приложений, выдающих предиктивную аналитику, в том числе и кадровую, на основе ИИ.

#профайлинг, #ProfileCenter, #ИБ, #программы, #Skolkovo, #автоматизация, #цифровойпрофайлинг, #программы, #кадровыйпрофайлинг, #ИБ, #СБ, #HRtech, #HR_профайлинг, #Филатов, #ProProfiling