Эксперт КФУ объяснил разницу между обычными и «умными» камерами видеонаблюдения

Разницу в функциональных возможностях, уровнях защищенности и практическом применении обычных и «умных» камер видеонаблюдения раскрыл старший преподаватель кафедры системного анализа и информационных технологий Института вычислительной математики и информационных технологий КФУ Дмитрий Долгов.

По его словам, обычная камера выполняет лишь функцию захвата и фиксации видеопотока, не интерпретируя происходящее в кадре. В то же время «умные» устройства способны анализировать изображение в реальном времени, например, обнаруживать лица и сверять их с базой данных.

Специалист отметил, что расширенные возможности таких систем могут сопровождаться снижением уровня защищённости. Интеллектуальная камера, как правило, работает на операционной системе, имеет веб-сервер и сетевые службы, каждый из которых может содержать уязвимости. Ключевым риском, по мнению эксперта, остаются слабые стандартные настройки и пароли, которые пользователи часто не меняют, что становится основной причиной взломов. Также проблемой является пренебрежение регулярными обновлениями программного обеспечения.

Отвечая на вопрос о хранении данных, Долгов пояснил, что универсального решения нет. С точки зрения физической безопасности облачное хранение может быть удобнее, так как оно защищает данные от кражи носителя и часто включает резервное копирование, что не характерно для локальных SD-карт.

Эксперт также добавил, что интеллектуальную обработку можно организовать и с обычной камерой, перенеся анализ видеопотока на внешний сервер или в облако. Для этого потребуется специализированное программное обеспечение.

Говоря о технологиях вроде Face ID, представитель КФУ отметил, что в их основе лежат сложные алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения, включающие 3D-реконструкцию лица и извлечение признаков. По его словам, это результат симбиоза оптики, программных и математических методов.