Журнал "Системы безопасности" #5, 2019

S E C U R I T Y A N D I T M A N A G E M E N T 40 Такие ограничения вводились из соображений безопасности проведения транзакции и возмож- ного влияния на трафик. Подобное положение дел в определенной степени усложняет работу операторам, которые отсматривают архивы на предмет нарушений, имея фактически только дату/время для сопоставления операций на видео и в списке транзакций. Разработчики бан- коматных систем неохотно идут на различного рода интеграции, но технологии не стоят на месте и вынуждают вендоров программного обеспечения (ПО) меняться. Усовершенствова- ны методы разграничения и управления трафи- ком, и сегодня можно не волноваться о том, что видео с камеры может как-то повлиять на про- хождение транзакции. Одним из новаторов в этой области является Тинькофф Банк, где используется СВН на базе ПК, с камерами высо- кого разрешения, допускающая применение видеоаналитики. Программные СВН автомати- чески делают доступной интеграцию с банко- матным ПО, что позволяет быстро находить опе- рации по замаскированным номерам карт, без доступа к персональным данным, а также по суммам и типам операций. Сбербанк России, вводящий авторизацию в банкоматах с помо- щью систем распознавания лиц, фактически открывает новую эру взаимодействия с клиен- тами и убирает технические границы для синер- гии различных систем. Отдельно стоящие банкоматы, обычно встроен- ные в стены, реже подвергаются нападениям, чем банкоматы в отделениях с доступом 24/7. В зонах-24 банкомат чаще всего стоит отдельно (его можно обойти), а саму зону преступники могут блокировать и контролировать. Случаи взрыва, демонтажа, вывоза банкомата из зон-24 до сих пор происходят по всей стране, поэтому наличие систем видеонаблюдения в отделениях также является обязательным. Аналитические модули могут помочь опреде- лить заходы за банкомат (обвязывают тро- сом), долгую работу с окошком выдачи денежных средств (закачивают газ) и другие возможные нарушения. Нейросетевые техно- логии позволяют тренировать алгоритмы на конкретные действия злоумышленников, тем самым повышая вероятность своевременной детекции и оперативного оповещения. Кроме постоянного мониторинга зон 24/7 в бан- ковских отделениях, которых в России порядка 20 тыс., обычно следят за кассами: за кассиром и счетно-сортировальным оборудованием, за клиентским залом и за наличием сотрудников на рабочих местах. Современный тренд – распозна- вание лиц на входе в отделение для фиксации появления ВИП-клиентов, мошенников или про- сто создания индивидуальных приветствий, что должно повышать лояльность или улучшать имидж банка. На первое место выходит сервис: если камеры старого образца устанавливались для общего обзора помещений, то сейчас целью наблюдения (видео- и аудио-) является не толь- ко безопасность, но и контроль за действиями сотрудников и их общением с клиентами. Другие подходы применяются в специализи- рованных помещениях, обычно в отдельных зданиях – кассах пересчета. Это объекты, куда стекается наличность из отделений и от инкас- саторских служб, они находятся под присталь- ной охраной и требуют особого внимания. Кроме основательной защиты от внешних угроз, на объектах ведется строгий контроль за действиями сотрудников. Каждая счетно- сортировочная машина и рабочий стол опера- тора машины находятся под видеонаблюдени- ем. Переход от аналоговых камер и регистра- торов к решениям, позволяющим интегриро- вать СВН со счетными машинами, дает каче- ственную оптимизацию разбора спорных ситуаций. Осмотреть архив по дате и времени, чтобы приблизительно найти место, где пере- считывался сейф-пакет c недостачей денег от ВИП-клиента или просто вбить номер сейф- пакета, чтобы перейти на фрагмент его пере- счета? Что быстрее? Ответ однозначен. Такие особенные помещения, как сейфовые хра- нилища, требуют также пристального внимания. Актуальные на сегодняшний день задачи контро- ля и мониторинга действий клиентов и сотрудни- ков в сейфовой зоне может решить видеоанали- тика, а значит модернизация здесь неизбежна. Нахождение в сейфовой зоне обычно строго рег- ламентировано, и отход от регламента может быть сдетектирован системой со встроенным ИИ, например нахождение не в той зоне, превышение допустимого времени нахождения, нетипичное поведение. октябрь – ноябрь 2019 www.secuteck.ru СПЕЦПРОЕКТ БЕЗОПАСНОСТЬ БАНКОВ И ФИНАНСОВЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ При высокой степени оснащенности оборудованием для видеонаблюдения банки зачастую используют устаревшие технологии С истемы без- опасности эво- л ю ц и о н и р у ю т, видеонаблюдение для банкоматов – не исключение. Оно уже прошло путь от видеорегистрато- ров, к которым при- ходилось выезжать для снятия архива, до централизованных систем, интегрирован- ных с оборудованием и ПО банкомата. Такие системы позволяют сразу же получать видео- фрагменты по тревогам и удаленно искать видеозаписи в архиве банкоматов для рассле- дований и претензионной работы. Что же будет следующим шагом этой эволю- ции? На ум сразу приходит видеоаналитика. Однако до недавнего времени придумать для банкоматов что-нибудь полезное, кроме записи по детектору движения, было практи- чески невозможно. Но, как и во многих дру- гих областях, кардинально изменить ситуа- цию может искусственный интеллект. Так, поведенческая аналитика, основанная на определении позы, может применяться в круглосуточно открытых неохраняемых поме- щениях с банкоматами. Она обнаружит лежа- щего человека, немедленно оповестит службу безопасности о человеке, присевшем рядом с банкоматом на корточки, – потенциальном взломщике, причем еще до того, как он нач- нет что-то делать. Кроме того, поведенческая аналитика может использоваться в отделениях банка для детек- тирования посетителя в позиции стрелка или сотрудника с поднятыми руками. Служба без- опасности узнает об этих событиях, даже если сотрудник не сможет воспользоваться тре- вожной кнопкой. Ключевое преимущество видеоаналитики на основе ИИ – обучение для решения нестан- дартных задач. Например, можно обучить нейросеть распознавать человека в маске или с закрытым лицом. Если такой человек попытался снять деньги в банкомате, службе безопасности стоит связаться с владельцем карты и выяснить, все ли в порядке. А в отде- ление человека в маске можно просто не пус- кать, автоматически заблокировав дверь. Можно придумать десятки вариантов приме- нения ИИ для безопасности банков. И по нашим прогнозам, уже в ближайшие 3–5 лет финансовые учреждения смогут существенно сократить число сотрудников охраны, рабо- тающих непосредственно с видеокамерами, повысив при этом защищенность клиентов, сотрудников и активов. Мурат Алтуев Генеральный директор ITV Group КОЛОНКА ЭКСПЕРТА Искусственный интеллект – скоро и в банкоматах www.pbs.twimg.com