Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2026

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 52 Сравнение систем на российском рынке Выбор платформы не главное решение в про- екте, но важное. В табл. 1. честное сравнение систем, с которыми мы работаем чаще всего. Главный принцип выбора. Система должна подходить под задачу и условия объекта, а не под бюджет или бренд. Мы неоднократно виде- ли, как дорогая "флагманская" система давала худший результат, чем более скромное, но пра- вильно подобранное и настроенное решение, и наоборот. Что реально определяет результат По опыту десятков проектов, работающая систе- ма – это результат пяти взаимосвязанных фак- торов. Нарушение любого из них тянет за собой остальные. 1. Правильно поставленная задача. До выбора оборудования должен быть ответ: что именно контролируем, что считается успехом, как будем измерять. Без этого – стрельба вслепую. 2. Грамотное проектирование. Расстановка камер, расчет освещения, выбор разрешения и объективов под конкретные условия и задачи, не по типовой схеме из каталога. 3. Корректная установка. Углы, высота, направ- ление, качество монтажа кабельной инфра- структуры – все напрямую влияет на качество видеопотока и, следовательно, на работу ана- литики. 4. Настройка под реальные условия. После мон- тажа система должна быть откалибрована под фактическое освещение, реальный поток людей, специфику объекта. Это итерационный процесс, занимающий от нескольких дней до нескольких недель. 5. Интеграция в рабочие процессы. Уведомле- ния – тем, кто на них реагирует. Отчеты – тем, кто принимает решения. Данные – в те системы, где они нужны: СКУД, CRM/ERP, HR. И самое важное: должен быть конкретный человек, который отвечает за результат работы системы, а не просто за ее наличие. Именно отсутствие такого человека чаще всего превра- щает дорогостоящее оборудование в красивый, но бесполезный элемент инфраструктуры. Итог Видеоаналитика – мощный инструмент. Но ее эффективность на 20% определяется техноло- гией и на 80% – тем, как она внедрена и используется. Главный тренд сейчас – уход от "камер ради камер" к системам, которые решают конкретные бизнес-задачи: снижают потери, повышают без- опасность, оптимизируют процессы. Именно здесь, между маркетинговыми обещаниями и реальными проектами, возникает тот разрыв, с которым мы сталкиваемся раз за разом. Если вы планируете внедрение или пересмат- риваете существующую систему, начните не с выбора камер. Начните с честного ответа на вопрос: что именно должна решать эта система и как мы поймем, что она работает? n апрель – май 2026 www.secuteck.ru Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru В отчете Smile ID о мошенничестве с исполь- зованием цифровых идентификационных данных за 2026 г. приводятся поразительные данные. В Южной Африке (в этот регион входят такие страны, как Ботсвана, ЮАР и Зимбабве) почти девять из 10 (87%) случаев отклонения попыток биометрической верификации были связаны с тем, что человек выдавал себя за дру- гое лицо, а также со спуфингом с использова- нием искусственного интеллекта, то есть мошенничество в основном связано с биомет- рическими данными. В то же время за последнее десятилетие доля взрослых жителей Африки, имеющих банков- ский счет, выросла с 34 до почти 60%. Однако системы верификации личности практически не изменились и по-прежнему привязаны к моде- ли разовой проверки. Smile ID за один месяц 2025 г. зафиксировала более 160 тыс. попыток мошеннической вери- фикации, и все они были связаны всего с 100 лицами. Некоторые из этих лиц появля- лись более 12 тыс. раз на разных платформах. В другом случае злоумышленники использова- ли одно и то же лицо для более чем тысячи попыток регистрации аккаунта в течение 30 мин. Атаки мошенников и роль искусственного интеллекта Наиболее опасными мошенническими атаками на сегодняшний день являются целенаправлен- ные попытки захвата аккаунтов. Это не поддель- ные удостоверения личности и не единичные случаи подмены данных, а скоординированные операции, которые осуществляют процесс захвата аккаунта, масштабно используют реаль- ные идентификационные данные и задействуют моменты после подтверждения, когда контроль ослабевает, с помощью масштабируемых инструментов на основе искусственного интел- лекта. Это профессиональный процесс, в котором мошенники подключаются на более поздних этапах взаимодействия с клиентом, часто всту- пая в сговор с инсайдерами и используя боль- шие массивы биометрических данных и иден- тификационных сведений. Для анализа данных и масштабирования атак используются инстру- менты на основе искусственного интеллекта (ИИ). Генеративный ИИ снизил порог входа на рынок, сократив затраты на создание высоко- качественных синтетических документов и изображений, а также автоматизировал манипуляции с биометрическими данными, которые раньше были редкостью и требовали больших затрат. Теперь стоимость каждой попытки минимальна, она стремится к нулю, и злоумышленники могут использовать одни и те же идентификационные данные для сотен тысяч попыток. Системы защиты, созданные для предыдущей эпохи, не справляются с таким натиском. Создатели систем защиты от мошенничества должны исхо- дить из того, что атак будет много, и использо- вать сетевую аналитику, чтобы выявлять зако- номерности и справляться с огромным количе- ством атак мошенников. По данным Smile ID, в 2025 г. почти 90% случа- ев отклонения верификации из-за подозрений в мошенничестве были связаны с интеграцией мобильных SDK – пакетов разработки про- грамм. В 2023 г. таких случаев было 15%, а в 2024-м – 65%. Мобильные SDK могут соби- рать дополнительные данные на устройстве, например, о целостности изображения и пове- дении пользователя, которые недоступны при верификации только через API. Число биомет- рических атак с использованием поддельных устройств превысило 100 тыс. в месяц. Smile ID обнаруживала эмуляторы, поддельные устрой- ства и виртуальные камеры. Постоянно в режиме защиты и сетевого мониторинга Мошенничество – это уже не проблема "знай своего клиента", а постоянная угроза кибербе- зопасности. Для эффективной защиты теперь требуется сетевой анализ. Идентификация стала частью системы безопасности, где защита всей экосистемы необходима для обеспечения без- опасности личности. По мнению Smile ID, современная защита от мошенничества должна охватывать четыре взаимосвязанные зоны, образующие единую инфраструктуру безопасности. Это доверенный сбор данных, верификация и извлечение инди- каторов, правоприменение и обратная связь, а также анализ и выявление закономерностей. На основе этого формируются три стратегиче- ских приоритета. Первый приоритет – усиление аутентификации в критические моменты при- мечателен своей детализированностью. Это может быть многофакторная аутентификация в критические моменты, что на практике означает требование биометрической верификации в дополнение к одноразовому паролю при сбросе пароля, смене устройства или проведе- нии важных транзакций. Два других приоритетных направления – это анализ жизненного цикла, позволяющий опре- делить, на чем будут сосредоточены мошенни- ки, и надежный сбор данных, обеспечивающий более полную картину. Мошенничество теперь представляет собой воспроизводящуюся сете- вую инфраструктуру, защита от него должна работать по тому же принципу. Этот подход – сетевая защита объединяет инди- каторы на протяжении всего жизненного цикла идентификации, выявляет координацию, кото- рую не замечают изолированные системы, и повышает надежность с каждой проверкой. n По материалам www.biometricupdate.com Идентификации – сетевую защиту! Дипфейки представляют собой серьезную проблему для Африки. Наиболее резуль- тативными являются целевые атаки с использованием вредоносного программного обеспечения (ПО). Такой вывод сделала компания Smile ID на основе своих иссле- дований.