Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2026

С И С Т Е М Ы К О Н Т Р О Л Я И У П Р А В Л Е Н И Я Д О С Т У П О М 28 ных идентификаторов, контроль в удаленных точках и обработку пиковых потоков. Наи- больший эффект достигается при четком рас- пределении функций и ведении единого журнала событий. Для постоянного офиса приоритетом может быть мобильная карта доступа, для удаленной территории – мобильный терминал с после- дующей синхронизацией, для массового меро- приятия – защищенный QR-пропуск и быстрое развертывание дополнительных пунктов конт- роля, для режимного объекта – многофактор- ная идентификация и интеграция с видеона- блюдением. Следующий этап развития СКУД не отдельная функция "прохода по телефону", а сквозное управление цифровыми правами доступа, от оформления заявки до завершения визита. Зре- лость решения определяется устойчивостью и предсказуемостью этого процесса в штатном режиме, при отсутствии связи и при попытках несанкционированного использования иденти- фикатора. Список источников 1. https://controlgroup.ru/idmatic-mobile/ 2. https://controlgroup.ru/idmatic-skud/ 3. IDmatic. QR-коды, планшетные контрольные терминалы и электронные приглашения: [Элек- тронный ресурс]. URL: https://idmatic.ru/com- ponent/content/article/394-qr-kod-skud. 4. PERCo. Система контроля доступа PERCo-Web и мобильные приложения: [Электронный ресурс]. URL: https://www.perco.ru/products/sis- tema-kontrolya-dostupa-perco-web/ 5. PERCo. Приложение PERCo.Регистрация для мобильного терминала: [Электронный ресурс]. URL: https://www.perco.ru/products/prilozhenie- perco-registratsiya-dlya-organizatsii-mobilnogo- terminala.php 6. Parsec. Мобильный терминал Parsec Access Ter- minal: [Электронный ресурс]. URL: https://www.parsec.ru/products/parsecnet3-soft- ware/parsec-access-terminal/ 7. Parsec. Распознавание лиц, чтение QR-кодов и синхронизация с ParsecNET: [Электронный ресурс]. URL: https://www.parsec.ru/articles/mobilnoe-raspoz- navanie-lits-i-chtenie-qr-kodov-v-skud-pri- pomoshchi-obychnogo-smartfona-kazhetsya-ta/ 8. https://www.hidglobal.com/solutions/mobile- access-solutions 9. HID Global. HID Origo Mobile Identities API: [Электронный ресурс]. URL: https://doc.origo.hid- global.com/api/mobile-identities/ 10. Suprema. Suprema Mobile Access: [Электронный ресурс]. URL: https://www.supremainc.com/en/plat- form/suprema-mobile-access.asp 11. Suprema. Airfob Portal и типы мобильных сайтов: [Электронный ресурс]. URL: https://sup- port.supremainc.com/en/support/solutions/arti- cles/24000096480-getting-started-with-supre- ma-mobile-access-airfob-portal n Дата проверки интернет-источников: июнь 2026 г. июнь – июль 2026 www.secuteck.ru Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru Э то открытие (информация опубликована в журнале Science Advances) ставит под сомнение более чем столетнюю судебно-меди- цинскую науку и может трансформировать уго- ловные расследования и биометрическую без- опасность. Судебно-медицинская экспертиза основыва- лась на догме: каждый отпечаток пальца уника- лен. Абсолютная уверенность. Эта основа гло- бальной криминалистики и биометрических систем только что была дополнена моделью машинного обучения. Исследователи из уни- верситетов Колумбии и Буффало продемон- стрировали, что повторяющиеся структуры существуют у разных пальцев одного и того же человека, что является недостатком в системе, которая считалась надежной. Как ИИ "проник" в этот биометрический код? Команда ученых использовала модель глубоко- го обучения, обученную более чем на 60 тыс. изображений. В отличие от классических мето- дов, в которых основное внимание уделяется мелочам (точкам деталей, таким как окончания гребней), этот ИИ был обучен анализировать более общие характеристики отпечатков паль- цев, такие как ориентация и кривизна гребней в их центре. Результат: система достигла точности 77%, чтобы определить, принадлежат ли два отпечат- ка разных пальцев одному и тому же человеку. Это цифра, которая доказывает существование данных внутриличностных сходств и открывает совершенно новую область анализа для био- метрии. Какими могут быть конкретные применения для расследований? Эта новая технология еще не готова к использо- ванию в качестве доказательства в суде. Ее уро- вень надежности, хотя и впечатляющий, по- прежнему ниже, чем у традиционных методов сравнения с использованием одного и того же пальца. Ее основная роль заключается в созда- нии потенциальных клиентов для расследова- ния. С другой стороны, искусственный интел- лект может значительно сократить списки подо- зреваемых. В частности, ИИ теперь может соединять отпе- чатки, оставленные на разных местах преступ- ления, даже если они взяты с разных пальцев одного и того же человека. В ходе имитацион- ного моделирования модели удалось сузить список из 1 тыс. подозреваемых менее чем до 40 вероятных кандидатов. Это может дать значительное повышение эффективности рабо- ты следователей, особенно при работе с частичными или некачественными отпечатка- ми пальцев. Находится ли под угрозой безопасность наших смартфонов? Помимо судебной экспертизы, это открытие ставит под сомнение надежность наших био- метрических систем безопасности. Наши смарт- фоны, наши средства контроля доступа – все основано на принципе уникальности каждого отпечатка пальца. Существование структурного сходства открывает двойственную перспективу. Риск заключается в том, что злоумышленник однажды может использовать эти общие черты для обхода аутентификации, используя палец, отличный от зарегистрированного. Но есть и потенциальное преимущество: бóльшая гиб- кость для пользователей, которые могут аутен- тифицироваться другим пальцем в случае трав- мы или затруднения считывания основного отпечатка. Наиболее частые вопросы – Является ли этот метод таким же надеж- ным, как традиционные сравнения? – Нет, еще нет. Точность соединения разных пальцев одного и того же человека высока (77%), но она все еще ниже приблизительной достоверности при сравнении идентичных отпе- чатков пальцев, что является действующим юридическим стандартом. Инструмент предна- значен для расследования, а не для формаль- ной идентификации. – Откуда берутся данные, используемые ИИ? – ИИ обучался на нескольких основных обще- доступных базах биометрических данных, включая базы данных NIST (SD300 и SD302) и базу данных RidgeBase. Он также прошел предварительное обучение на наборе из 500 тыс. синтетических отпечатков пальцев (PrintsGAN), чтобы усовершенствовать распо- знавание структур гребней. – Есть ли риск алгоритмической предвзятости? – Исследователи протестировали модель в раз- ных демографических группах и обнаружили в целом стабильную производительность. Тем не менее они подчеркивают важность расшире- ния будущих баз данных, чтобы включить в них более разнообразные группы населения и минимизировать любой потенциальный риск предвзятости. n По материалам www.biometrie-online.net ИИ утверждает, что наши отпечатки пальцев не уникальны Искусственный интеллект, разработанный американскими исследователями, дока- зал, что отпечатки пальцев одного и того же человека имеют общие черты, которые до сих пор были невидимы. И сследователи продемонстри- ровали, что повторяющиеся структуры существуют у разных пальцев одного и того же челове- ка, что является недостатком в системе, которая считалась надежной.