вся информация собрана NetAskari, я лишь перевёл и уменьшил до размеров конспекта дабы самому по скуке читать и вас за меньший срок ввести в суть дела, кому это интересно
обозреваться будет система слежки Sharp Eyes (острый глаз) и из чего она состоит
корневые статьи:
ps. можно читать начиная отсюда и листая вниз, не обязательно каждый раз переходить по ссылке, последовательность не нарушена.
патент логики слежки (CN111427968A)
Нашли заброшенные китайские веб-дашборды, похожий на демо системы для полиции:
ниже мы наглядно увидим реализацию логики патента, о котором речь выше
Острый взгляд: Массовое наблюдение за иностранцами в Китае - Часть 1
Острый взгляд: Массовое наблюдение за иностранцами в Китае - Часть 2
Исходя из того, что мы видим, логично предположить, что это не просто данные, собранные об иностранцах, а стандартный шаблон, применяемый ко всем гражданам страны.
обозреваться будет система слежки Sharp Eyes (острый глаз) и из чего она состоит
корневые статьи:
1 часть*
2 часть*
ps. можно читать начиная отсюда и листая вниз, не обязательно каждый раз переходить по ссылке, последовательность не нарушена.
патент логики слежки (CN111427968A)
краткое описание в тг / 2 часть
upd (связь разных криминальных дел в одно)
*ссылка на ориг патента (очевидно, документ на китайском)
Нашли заброшенные китайские веб-дашборды, похожий на демо системы для полиции:
краткое описание в тг / примеры меток / daily routine / bonus (сервера в США)
ссылка на ориг*
ниже мы наглядно увидим реализацию логики патента, о котором речь выше
Острый взгляд: Массовое наблюдение за иностранцами в Китае - Часть 1
1. Ввод в статью / 2. Интерфейс / 3. Панель отслеживания
4. Профиль «резидента» + данные о покупке бензина(?)
5. Вагон метро + мед карточка
6. Отслеживание людей онлайн + построение связей
7. Автоматизированная бюрократия/ под прицелом граждане стран 5 глаз
Вывод (очевидный, не стоит времени на прочтение)
Острый взгляд: Массовое наблюдение за иностранцами в Китае - Часть 2
1. Расширенная система по иностранцам
2. Специальные отчёты по иностранцам
3. Насколько это реально и как было создано?
4. Почему интерфейс будто игрушечный?
5. Отличие от западных систем, Palantir лучше?
6. Более широкий контекст
7. Выводы и мысли (стоит времени на прочтение)
Исходя из того, что мы видим, логично предположить, что это не просто данные, собранные об иностранцах, а стандартный шаблон, применяемый ко всем гражданам страны.
Логика патента (CN111427968A): как система строит “голографическое досье”
Патент описывает систему, которая берёт разрозненные данные о человеке, превращает их в граф связей, а потом через этот граф выводит новые отношения и собирает полное досье на контролируемое лицо.
Главная логика такая:
То есть система мыслит не так:
А так:
1. Сначала система собирает сырые данные
Она получает данные из множества источников:
На этом этапе данные ещё хаотичные. Это просто куча фактов:
То есть пока это не “досье”, а цифровой суп из событий.
2. Потом данные превращаются в сущности и связи
Система выделяет из данных сущности:
И между ними строит связи:
То есть создаётся граф:
Пример:
Вот тут начинается магия дата-аналитического шаманизма, но не мистического, а бюрократически-мясного.
3. Главный принцип: связь выводится не напрямую, а через совпадения
Система не ждёт, пока в базе будет написано:
Она сама пытается это вывести.
Например:
То есть логика такая:
Это ключевой момент патента.
4. Первый уровень анализа — связи между людьми
Система сначала строит отношения вокруг целевого человека.
Совместное проживание
Логика:
Если это повторялось несколько раз, связь считается сильнее.
Формула для запоминания:
Совместные поездки
Логика:
Особенно если это происходит не один раз.
Формула:
Социальные отношения
Система ищет не только очевидные связи, но и скрытые:
Формула:
5. Второй уровень анализа — связи через дела
После того как система нашла окружение человека, она проверяет:
То есть она анализирует не только самого целевого человека, но и тех, кто вокруг него.
Логика:
Пример:
Это не доказательство в юридическом смысле, а аналитическая гипотеза.
Патент описывает систему, которая берёт разрозненные данные о человеке, превращает их в граф связей, а потом через этот граф выводит новые отношения и собирает полное досье на контролируемое лицо.
Главная логика такая:
Не хранить человека как анкету, а восстановить вокруг него сеть событий, объектов и связей.
То есть система мыслит не так:
“Вот человек, вот его паспорт, вот адрес.”
А так:
“Вот человек. Где он был? С кем пересекался? Кто рядом появлялся повторно? Какие машины, телефоны, дела, гостиницы, поездки и звонки вокруг него крутятся?”
1. Сначала система собирает сырые данные
Она получает данные из множества источников:
госбазы/ камеры/ транспорт/ гостиницы/ телефония/ интернет-активность/ дела и происшествия/ данные по машинам.
На этом этапе данные ещё хаотичные. Это просто куча фактов:
человек заселился в гостиницу — машина проехала через камеру — телефон звонил другому телефону — лицо попало на камеру — человек купил билет — кто-то связан с делом.
То есть пока это не “досье”, а цифровой суп из событий.
2. Потом данные превращаются в сущности и связи
Система выделяет из данных сущности:
человек; машина; телефон; гостиница; рейс; дело; адрес; аккаунт; организация.
И между ними строит связи:
человек жил в гостинице; человек ехал вместе с другим человеком; человек звонил другому человеку; машина принадлежит человеку; машина замечена в месте; человек связан с делом; человек работал в организации.
То есть создаётся граф:
объект → отношение → объект
Пример:
Иван → жил в гостинице → Hotel A
Пётр → жил в гостинице → Hotel A
Иван и Пётр → были там в одно время
значит: Иван ↔️ Пётр, возможная связь
Вот тут начинается магия дата-аналитического шаманизма, но не мистического, а бюрократически-мясного.
3. Главный принцип: связь выводится не напрямую, а через совпадения
Система не ждёт, пока в базе будет написано:
“Иван и Пётр знакомы.”
Она сама пытается это вывести.
Например:
они несколько раз жили в одной гостинице; летали одним рейсом; созванивались перед событием; их машины появлялись рядом; оба связаны с похожими делами; один связан с машиной, которая фигурирует у другого.
То есть логика такая:
если объекты много раз совпадают по месту, времени, событию или посреднику — между ними можно предположить связь.
Это ключевой момент патента.
4. Первый уровень анализа — связи между людьми
Система сначала строит отношения вокруг целевого человека.
Совместное проживание
Логика:
Если два человека заселились в одну гостиницу в один день и примерно в одно время, они могут быть связаны.
Если это повторялось несколько раз, связь считается сильнее.
Формула для запоминания:
один отель + одно время + повторяемость = возможная связь
Совместные поездки
Логика:
Если люди едут одним поездом, одним рейсом или по одному маршруту, система считает их потенциально связанными.
Особенно если это происходит не один раз.
Формула:
один рейс + один маршрут + повтор = попутчики/связь
Социальные отношения
Система ищет не только очевидные связи, но и скрытые:
коллеги; одноклассники; однокурсники; родственники; знакомые; люди через общие организации.
Формула:
общая школа/работа/семья/организация = социальная связь
5. Второй уровень анализа — связи через дела
После того как система нашла окружение человека, она проверяет:
“А с какими делами связан сам человек и его окружение?”
То есть она анализирует не только самого целевого человека, но и тех, кто вокруг него.
Логика:
Если человек напрямую не связан с делом, но связан с людьми, машинами или телефонами, которые фигурируют в деле, его тоже можно пометить как потенциально связанного.
Пример:
Иван не фигурирует в деле.
Но Иван часто ездит с Петром.
Пётр связан с машиной.
Машина замечена возле места преступления.
Значит, Иван попадает в расширенный круг анализа.
Это не доказательство в юридическом смысле, а аналитическая гипотеза.
6. Анализ звонков
Логика:
Формула:
7. Анализ машин
С машинами логика особенно графовая.
Формула:
Пример логики:
То есть машина становится не просто объектом, а узлом графа, через который можно выйти на людей.
8. Система постоянно расширяет круг анализа
Самое важное: она не останавливается на первом найденном человеке.
Она делает цепочки:
Это называется многомерный анализ связей.
То есть система работает как следователь-аутист-киборг, который не устает и такой:
9. Финальный этап — сборка досье
После всех анализов система формирует “голографическое досье”.
Главная идея:
Коротко для экзамена/памяти
Логика патента:
Самая короткая формула
Или ещё жёстче:
Система смотрит: кто кому звонил; как часто; как долго; когда именно; совпадают ли звонки со временем события; есть ли подозрительные ключевые слова.
Логика:
Звонок сам по себе ничего не доказывает.
Но звонок перед событием + частые контакты + совпадение по делу = повод добавить связь в граф.
Формула:
частота + длительность + время звонка + контекст дела = вероятная значимая связь
7. Анализ машин
С машинами логика особенно графовая.
Система связывает: человека с машиной; машину с владельцем; машину с водителем; машину с делом; машину с маршрутом; одну машину с другой машиной; фальшивый номер с реальной машиной; угнанную машину с новым событием.
Формула:
человек ↔️ машина ↔️ место ↔️ дело ↔️ другие люди
Пример логики:
Машина была возле места дела.
Машина принадлежит одному человеку.
За рулём мог быть другой.
Пассажир — третий.
Номер может быть фальшивым.
Но камера, база регистрации и события позволяют восстановить цепочку.
То есть машина становится не просто объектом, а узлом графа, через который можно выйти на людей.
8. Система постоянно расширяет круг анализа
Самое важное: она не останавливается на первом найденном человеке.
Она делает цепочки:
человек → знакомый → машина → дело → другой человек → телефон → гостиница → новый контакт
Это называется многомерный анализ связей.
То есть система работает как следователь-аутист-киборг, который не устает и такой:
“Ага, ты просто стоял рядом с человеком, который три раза жил рядом с человеком, чья машина была около дела. Интересно, очень интересно.”
9. Финальный этап — сборка досье
После всех анализов система формирует “голографическое досье”.
Туда попадает: личность; перемещения; контакты; социальные связи; гостиницы; поездки; телефоны; машины; дела; возможные скрытые связи; подозрительные совпадения; окружение первого, второго, третьего уровня.
Главная идея:
Досье — это не просто карточка человека.
Это карта его связей с миром.
Коротко для экзамена/памяти
Логика патента:
1. Собрать данные из разных источников.
2. Выделить сущности: люди, машины, телефоны, дела, места.
3. Связать сущности в граф.
4. Найти прямые связи.
5. Через совпадения по времени, месту и событиям вывести непрямые связи.
6. Провести анализ проживания, поездок, соцсвязей, звонков, машин и дел.
7. На основе всех связей построить полное досье на человека.
Самая короткая формула
Данные превращаются в граф, граф превращается в связи, связи превращаются в досье.
Или ещё жёстче:
не “кто ты?”, а “с чем и с кем ты связан?”
upd*
Система может соединять два (и более) криминальных дела через сравнение их признаков и общих узлов в графе.
Она смотрит, есть ли между делами совпадения: одинаковый тип происшествия, похожий способ совершения, близкое время, похожее место, одинаковые или похожие похищенные/использованные предметы, общие люди, общие машины, телефоны или другие связанные объекты.
Если у двух дел появляется достаточно общих признаков, система предполагает, что это не два полностью отдельных события, а связанные дела, которые можно “скрестить” в одну аналитическую цепочку.
Логика такая: каждое дело представляется как узел графа, вокруг которого есть связи
Потом система сравнивает эти окружения. Например: в деле №1 украли внешний блок кондиционера, фигурирует машина V1; в деле №2 тоже украли похожий объект, а человек из дела №2 связан с машиной из дела №1. Тогда система строит мостик:
На основании такого мостика она помечает дела как похожие/связанные и предлагает объединить их для совместного расследования.
Идея для запоминания: система не “угадывает”, а ищет общие следы. Если два дела имеют общий объект, общий способ, общих людей, общую машину или повторяющийся сценарий, она связывает их в графе. То есть дела склеиваются не напрямую, а через совпадающие элементы: дело A похоже на дело B, потому что между ними есть общая цепочка связей.
Система может соединять два (и более) криминальных дела через сравнение их признаков и общих узлов в графе.
Она смотрит, есть ли между делами совпадения: одинаковый тип происшествия, похожий способ совершения, близкое время, похожее место, одинаковые или похожие похищенные/использованные предметы, общие люди, общие машины, телефоны или другие связанные объекты.
Если у двух дел появляется достаточно общих признаков, система предполагает, что это не два полностью отдельных события, а связанные дела, которые можно “скрестить” в одну аналитическую цепочку.
Логика такая: каждое дело представляется как узел графа, вокруг которого есть связи
— дело → подозреваемый, дело → машина, дело → предмет, дело → место, дело → способ совершения.
Потом система сравнивает эти окружения. Например: в деле №1 украли внешний блок кондиционера, фигурирует машина V1; в деле №2 тоже украли похожий объект, а человек из дела №2 связан с машиной из дела №1. Тогда система строит мостик:
дело 1 → машина → человек → дело 2.
На основании такого мостика она помечает дела как похожие/связанные и предлагает объединить их для совместного расследования.
Идея для запоминания: система не “угадывает”, а ищет общие следы. Если два дела имеют общий объект, общий способ, общих людей, общую машину или повторяющийся сценарий, она связывает их в графе. То есть дела склеиваются не напрямую, а через совпадающие элементы: дело A похоже на дело B, потому что между ними есть общая цепочка связей.
Нашли заброшенные китайские веб-дашборды, похожий на демо системы для полиции.
Не официальный продукт, а учебный/тестовый мокап, но показывает, как может выглядеть логика китайских систем массового наблюдения.
Система собирает вокруг человека “голографическое досье”: документы, телефон, адрес, биометрию, IMEI/MAC, звонки, поездки, покупки, связи, медицину, криминальную историю и поведение.
Главная идея: не просто хранить данные, а оценивать человека как объект риска. Ему ставят теги типа “ключевое лицо”, “под наблюдением”, “судимость”, “наркотики”, “высокий риск”.
Самое важное — модель связей. Система показывает, с кем человек общается, ездит, живёт рядом, пересекается по делам или контактам. Так один человек становится входом в целую сеть других людей: знакомые, сообщники, подозрительные контакты.
Вывод: текст не доказывает, что именно этот дашборд реально используется полицией, но он хорошо показывает направление: собрать максимум данных о человеке, связать их в один профиль, построить граф его окружения и выдать полиции оценку риска и рекомендации по контролю.
Не официальный продукт, а учебный/тестовый мокап, но показывает, как может выглядеть логика китайских систем массового наблюдения.
Система собирает вокруг человека “голографическое досье”: документы, телефон, адрес, биометрию, IMEI/MAC, звонки, поездки, покупки, связи, медицину, криминальную историю и поведение.
Главная идея: не просто хранить данные, а оценивать человека как объект риска. Ему ставят теги типа “ключевое лицо”, “под наблюдением”, “судимость”, “наркотики”, “высокий риск”.
Самое важное — модель связей. Система показывает, с кем человек общается, ездит, живёт рядом, пересекается по делам или контактам. Так один человек становится входом в целую сеть других людей: знакомые, сообщники, подозрительные контакты.
Вывод: текст не доказывает, что именно этот дашборд реально используется полицией, но он хорошо показывает направление: собрать максимум данных о человеке, связать их в один профиль, построить граф его окружения и выдать полиции оценку риска и рекомендации по контролю.
примеры меток, которые нашли на этих сайтах:
* 重点人员 (Key Personnel) – .tag-red
* 有前科 (Criminal Record) – .tag-orange
* 涉毒 (Drug-Related) – .tag-red
* 重点关注 (Key Focus) – .tag-orange
* 已布控 (Under Surveillance) – .tag-gray
Or Risk Level:
* 一般人员 (General Personnel) – .risk-low
* 关注人员 (Attention Personnel) – .risk-medium
* 重点人员 (Key Personnel) – .risk-high
* 高危人员 (High-Risk Personnel) – .risk-high
вот еще информация которую сайт так же собирает, среди которой даже daily routine есть:
На других вкладках отображаются посещения больниц, судимости, особенности передвижения и лица, с которыми целевой пользователь чаще всего взаимодействовал за определенный период времени.
Собранные данные настолько разнообразны и подробны, что, даже с учетом того, что нам известно о сборе данных в Китае, это кажется довольно тщательным, если не чрезмерным.
В качестве небольшого бонуса, сервер размещен в Соединенных Штатах.
Могла ли эта система быть разработана человеком, живущим в США? Может быть, китайским студентом?
Большинство китайских разработчиков, вероятно, предпочли бы просто арендовать VPS на Alibaba Cloud, как я предполагаю.
Поэтому создание такой панели управления на американском хостинге, даже если это всего лишь макет, кажется несколько необычным или, по крайней мере, странным.
Могла ли эта система быть разработана человеком, живущим в США? Может быть, китайским студентом?
Большинство китайских разработчиков, вероятно, предпочли бы просто арендовать VPS на Alibaba Cloud, как я предполагаю.
Поэтому создание такой панели управления на американском хостинге, даже если это всего лишь макет, кажется несколько необычным или, по крайней мере, странным.
NetAskari получил эксклюзивный доступ к веб-интерфейсу, демонстрирующему систему удаленного отслеживания, разработанную специально для иностранцев.
Она создана для Бюро общественной безопасности в районе Чжанцзякоу (префектура провинции Хэбэй, примерно в 60 км к западу от Пекина).
Примечание: это пока тестовая система, не подключенная к среде обработки данных в реальном времени.
Однако она частично основана на реальных данных от множества реальных людей иностранного гражданства, которые проживали (или до сих пор проживают) в Китае.
В ней очень четко показано, как развивалась система массового наблюдения в Китае за последние годы и как иностранцы снова оказались в центре внимания государства.
Она создана для Бюро общественной безопасности в районе Чжанцзякоу (префектура провинции Хэбэй, примерно в 60 км к западу от Пекина).
Примечание: это пока тестовая система, не подключенная к среде обработки данных в реальном времени.
Однако она частично основана на реальных данных от множества реальных людей иностранного гражданства, которые проживали (или до сих пор проживают) в Китае.
В ней очень четко показано, как развивалась система массового наблюдения в Китае за последние годы и как иностранцы снова оказались в центре внимания государства.
После прохождения экрана входа в систему пользователь видит традиционную «панель данных» в синем стиле, которая так часто используется в китайских панелях мониторинга кибербезопасности.
Дизайн всегда, кажется, черпает вдохновение из видеоигр или популярных научно-фантастических фильмов, выглядя слишком броско для того, что содержат эти продукты.
Дизайн всегда, кажется, черпает вдохновение из видеоигр или популярных научно-фантастических фильмов, выглядя слишком броско для того, что содержат эти продукты.
Панель мониторинга по Чжанцзякоу показывает данные обо всех иностранцах, зарегистрированных или находящихся в регионе: жителей, туристов, временных резидентов, прибытия поездов и самолётов, отели и другие показатели за 2023–2026 годы.
В левом меню есть раздел «Библиотека ресурсов», где находятся категории вроде «ключевого персонала», беглецов, постоянных жителей, иностранных студентов и информации о поездках. Особенно важным оказался раздел «Запрос информации о журналистах»: в нём содержалась база иностранных журналистов, работавших в Пекине около 2021 года, включая паспортные данные, фото, телефоны, даты рождения и другие конфиденциальные сведения.
Такие данные обычно доступны только государственным системам, поэтому это указывает, что панель была создана с доступом к официальным ресурсам, а не как фейковый или учебный проект.
Система, вероятно, используется для проверки и отслеживания иностранцев, прибывающих в Чжанцзякоу. Отдельно можно контролировать иностранных журналистов и долгосрочных иностранных резидентов. Оператор получает доступ к их перемещениям, данным о поездках, адресу регистрации, визовому статусу и информации о работодателе.
Это свидетельствует о том, что личные данные выходят далеко за рамки обычных сведений о регистрации по месту жительства, миграционной информации и т. д., и представляют собой очень подробный профиль жителя.
В левом меню есть раздел «Библиотека ресурсов», где находятся категории вроде «ключевого персонала», беглецов, постоянных жителей, иностранных студентов и информации о поездках. Особенно важным оказался раздел «Запрос информации о журналистах»: в нём содержалась база иностранных журналистов, работавших в Пекине около 2021 года, включая паспортные данные, фото, телефоны, даты рождения и другие конфиденциальные сведения.
Такие данные обычно доступны только государственным системам, поэтому это указывает, что панель была создана с доступом к официальным ресурсам, а не как фейковый или учебный проект.
Система, вероятно, используется для проверки и отслеживания иностранцев, прибывающих в Чжанцзякоу. Отдельно можно контролировать иностранных журналистов и долгосрочных иностранных резидентов. Оператор получает доступ к их перемещениям, данным о поездках, адресу регистрации, визовому статусу и информации о работодателе.
Еще одна группа, которую можно проверить отдельно, — это все иностранцы, работающие или проживающие в префектуре на долгосрочной основе (долгосрочные резиденты).
Лица, имеющие региональных работодателей и/или проживающие в этом районе, должны отслеживаться ЕЖЕДНЕВНО в соответствии с представленными нам данными
Это свидетельствует о том, что личные данные выходят далеко за рамки обычных сведений о регистрации по месту жительства, миграционной информации и т. д., и представляют собой очень подробный профиль жителя.