Сборная команда, представившая стартап студентов Московского Политеха по распознаванию лиц для защиты финансовых данных, победила во Всероссийском правовом кейс-чемпионате «Эксперт+». Проект «Интеллектуальный биометрический контроль доступа в центры обработки данных финансовых учреждений» использует технологии искусственного интеллекта для идентификации сотрудников и предотвращения несанкционированного доступа к конфиденциальной информации.
Студентки Московского Политеха Алгюль Алдаг, Виктория Вертаева и Георгий Куракин (ВШЭ) разработали систему, направленную на повышение уровня безопасности в банках и финансовых организациях. Научное руководство проектом осуществляли к.т.н., МВА, профессор кафедры «Информационная безопасность» Московского Политеха Кирилл Пителинский и к.пед.н., доцент кафедры «Инфокогнитивные технологии» Московского Политеха Валентина Бритвина.
Разработанная система основана на алгоритмах глубокого обучения, в частности, использует архитектуру нейронной сети ResNet50 для распознавания лиц. Для оптимизации работы применяется алгоритм Adam, а обработка данных производится с помощью библиотек Python, включая TensorFlow и Keras. В отличие от многих существующих решений, система работает в режиме реального времени и не требует облачной обработки данных, что повышает скорость реакции и уровень защиты персональных данных.
Система работает следующим образом: камеры, установленные на входе в защищаемую зону, считывают биометрические данные человека и сравнивают их с базой данных сотрудников. Если совпадение найдено, доступ разрешается. В противном случае система блокирует вход и уведомляет службу безопасности.
Разработчики реализовали механизмы защиты персональных данных. Все биометрические сведения хранятся в зашифрованном виде и обрабатываются локально, не передаваясь на внешние серверы. Это снижает риск утечки чувствительной информации.
Интерфейс системы учитывает потребности служб безопасности. Он позволяет управлять списками доступа, просматривать журналы событий и получать уведомления о подозрительной активности.
В дальнейшем студенты планируют добавить функцию распознавания эмоций, которая поможет выявлять потенциально опасные ситуации. Также рассматривается возможность анализа поведенческих паттернов для предотвращения внутренних угроз.
Проект может применяться в крупных банках, небольших финансовых организациях, страховых компаниях, инвестиционных фондах — везде, где требуется защита конфиденциальных данных клиентов. Система масштабируется и адаптируется под различные потребности.
По словам разработчиков, несколько финансовых организаций уже выразили заинтересованность в тестировании системы. В ближайшие месяцы планируется провести пилотное внедрение в одном из региональных банков для оценки эффективности решения в реальных условиях.
Победа в V Всероссийском правовом кейс-чемпионате «Эксперт+» позволит студентам продолжить исследования и привлечь внимание специалистов из финансового и правового секторов к своей разработке.
Студентки Московского Политеха Алгюль Алдаг, Виктория Вертаева и Георгий Куракин (ВШЭ) разработали систему, направленную на повышение уровня безопасности в банках и финансовых организациях. Научное руководство проектом осуществляли к.т.н., МВА, профессор кафедры «Информационная безопасность» Московского Политеха Кирилл Пителинский и к.пед.н., доцент кафедры «Инфокогнитивные технологии» Московского Политеха Валентина Бритвина.
Разработанная система основана на алгоритмах глубокого обучения, в частности, использует архитектуру нейронной сети ResNet50 для распознавания лиц. Для оптимизации работы применяется алгоритм Adam, а обработка данных производится с помощью библиотек Python, включая TensorFlow и Keras. В отличие от многих существующих решений, система работает в режиме реального времени и не требует облачной обработки данных, что повышает скорость реакции и уровень защиты персональных данных.
Система работает следующим образом: камеры, установленные на входе в защищаемую зону, считывают биометрические данные человека и сравнивают их с базой данных сотрудников. Если совпадение найдено, доступ разрешается. В противном случае система блокирует вход и уведомляет службу безопасности.
Разработчики реализовали механизмы защиты персональных данных. Все биометрические сведения хранятся в зашифрованном виде и обрабатываются локально, не передаваясь на внешние серверы. Это снижает риск утечки чувствительной информации.
Интерфейс системы учитывает потребности служб безопасности. Он позволяет управлять списками доступа, просматривать журналы событий и получать уведомления о подозрительной активности.
В дальнейшем студенты планируют добавить функцию распознавания эмоций, которая поможет выявлять потенциально опасные ситуации. Также рассматривается возможность анализа поведенческих паттернов для предотвращения внутренних угроз.
Проект может применяться в крупных банках, небольших финансовых организациях, страховых компаниях, инвестиционных фондах — везде, где требуется защита конфиденциальных данных клиентов. Система масштабируется и адаптируется под различные потребности.
По словам разработчиков, несколько финансовых организаций уже выразили заинтересованность в тестировании системы. В ближайшие месяцы планируется провести пилотное внедрение в одном из региональных банков для оценки эффективности решения в реальных условиях.
Победа в V Всероссийском правовом кейс-чемпионате «Эксперт+» позволит студентам продолжить исследования и привлечь внимание специалистов из финансового и правового секторов к своей разработке.