Российская биометрическая СКУД: что это такое и почему переходить на нее нужно уже сейчас

Импортонезависимость в стратегических секторах промышленности — таких, как  IT — важнейший фактор обеспечения государственного суверенитета. Особую значимость он приобретает в периоды обострения мировой социально-экономической напряженности, поэтому последние несколько лет целый ряд стран, включая Россию, активно идет по пути импортозамещения компьютерного «железа» и ПО.

  

При этом, в отличие от многих азиатских и ближневосточных производителей, их российские коллеги уже сегодня готовы предложить потребителям по-настоящему надежный и интересный продукт. Яркий пример российских технологий мирового класса — биометрические СКУД. Последние пару лет глобальный рынок биометрии растет со сверхзвуковой скоростью, и именно российские поставщики находятся в его авангарде. Формула успеха — передовые нейросетевые алгоритмы, высокопроизводительное «железо» и внушительные преференции со стороны государства — как для поставщиков, так и для потребителей. 

    

РОССИЙСКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ СВЕРХСЛОЖНЫХ ЗАДАЧ 

  

Биометрическая идентификация — распознавание человека по анатомическим параметрам, таким как отпечаток пальца, вены ладони или лицо — это технически невероятно сложная задача. Биометрический идентификатор содержит в себе огромное количество уникальных черт, и биометрическая СКУД должна за доли секунды распознавать и атрибутировать их как принадлежащие конкретному человеку. 

 

Решать такие задачи позволяют свёрточные нейронные сети — алгоритмы, построенные по образцу зрительной коры головного мозга. Как и любая другая нейронная сеть, сверточная сеть способна к глубинному обучению, в ходе которого она постепенно начинает сама определять ключевые признаки какого-либо класса объектов. Обучение происходит на базе огромных массивов информации (big data) — в случае со сверточной сетью это изображения, — например, фотографии человеческих лиц, выражающих различные эмоции, повернутых под разным углом к камере.  

 

Процесс обучения нейросети даже на мощных компьютерах может занимать недели и месяцы. Но после того, как нейронная сеть обучена, она начинает работать в сотни и тысячи раз быстрее, чем традиционный алгоритм, потом что совершает вычисления параллельно, а не последовательно, что в сотни раз ускоряет процесс идентификации. Кроме того, нейросеть распознает изображения даже при повороте или сдвиге. В биометрических системах идентификации эта опция незаменима — ведь человек приближает лицо к сканеру каждый раз немного под другим углом. 

 

Разработка и обучение сверточной нейронной сети — сложная, трудоемкая, время- и ресурсозатратная задача. Отдельный элемент этой задачи — обеспечение безопасности — защита данных (нейросеть должна быть неуязвима перед хакерскими атаками из внешнего и внутреннего контура) и достоверность самой идентификации, которая в биометрических СКУД измеряется с помощью коэффициентов FAR и FRR. Коэффициент FAR означает вероятность ошибочного предоставления доступа. Этот параметр передает, насколько велик риск сбоя, при котором система по ошибке пропустит внутрь периметра постороннего. Коэффициент FRR, напротив, показывает, как часто может не признать «своих». Оба показателя находятся в балансе: чем «строже» настроена система и чем важнее для нее недопуск чужака, тем чаще происходит ошибка типа FRR. 

   

Помимо СКУД, биометрические системы на базе нейросетей решают широкий спектр задач — например, идентифицируют пользователей банковских услуг или применяются в системах биоэквайринга. Как следствие, к нейронным сетям предъявляются очень высокие требования — как по части безопасности, так и по части быстродействия. 

  

Уральская компания BIOSMART (резидент "Сколково"), один из российских флагманов в сфере разработки сверточных нейронных сетей, разработала набор критериев, по которым коммерческий заказчик может быстро оценить качество нейронной сети и надежность ее поставщика. 

 

Три правила проверки нейронной сети  

 

1. Нейронная сеть должна быть обучена на биометрических данных людей той же этнической группы, что и пользователи. Сети, натренированные распознавать азиатские лица, плохо различают европеоидов, а сети, разработанные в России, приходится дорабатывать при реализации проектов в странах с другой доминирующей расой.

 

2. Нейронная сеть должна быть протестирована на открытых базах данных (Feret, LWF, MegaFace и др.) и закрытых базах NIST. Тестирования показывают, каковы реальные показатели FAR и FRR. Кроме того, тестирование подтверждает, что нейросеть адекватно работает с большими массивами данных.

 

3. Производитель охотно предоставляет алгоритмы для проведения нагрузочного тестирования в искусственной среде. Испытания на тестовой базе гарантируют, что при масштабировании система не «посыплется» и сохранит быстродействие.  Ведущие вендоры, уверенные в качестве своих решений, предоставляют клиентам специальный тестовый софт, достоверно имитирующий среду из нескольких тысяч считывателей и нескольких тысяч биометрических шаблонов. Даже в таких объемных СКУД идентификация должна происходить мгновенно: например терминал BioSmart Quasar распознает лицо человека менее чем, за пол-секунды.

 

CEO BIOSMART Александр Дремин: 

— При реализации системы УРВ в компании X5 Retail Group мы разработали ПО для нагрузочного тестирования на базах данных в 10 миллионов пользователей и 50 тысяч биометрических устройств. Каждую секунду программный имитатор терминала генерировал более 100 событий, сервер собирал эти данные и передавал в ERP-систему SAP HR.

 

РОССИЙСКИЕ ПРОЦЕССОРЫ BAIKAL-M И «СКИФ»: КРЕПКОЕ РЕШЕНИЕ ДЛЯ БИОМЕТРИЧЕСКИХ СИСТЕМ

 

Однако нейронная сеть — это только половина дела. Чтобы нейросеть работала в полную силу, ей необходима мощная аппаратная платформа. В настоящее время львиную долю «железа» для биометрических систем все еще производят только западные компании. Такое положение дел не позволяет обеспечить реальную импортонезависимость российского биометрического сектора: даже имея собственные нейросети, отечественные поставщики биометрического оборудования остаются крепко связаны с партнерами из других стран. 

 

Неустойчивость этой конструкции в полной мере показал «коронакризис». В 2020 году в период локдаунов ведущие поставщики радиоэлектронных компонентов — NXP, Microchip, Silicone Labs, STM, Texas Instruments — приостановили работу технологических линий и сократили объемы производства. В 2021 году, когда мировая экономика начала восстанавливаться, спрос на РЭК резко вырос, однако нарастить производство в столь сжатые сроки оказалось невозможным. В результате, мощностей предприятий не хватило для обеспечения спроса: на заводах до сих пор продолжают скапливаться очереди заказов, средний срок изготовления партии компонентов превышает 50 недель. На фоне растущего дефицита потребители закупаются впрок, что вызывает новые скачки цен, еще большее увеличение сроков поставок и каскадное нарушение всех логистических цепочек. Заложниками ситуации оказываются поставщики и потребители оборудования. 

 

Чтобы не допустить подобных кризисов, российская промышленность активно развивает и собственное «железо» — и достигает некоторых успехов. Пример такого успеха — процессоры. 

 

Так, в октябре 2019 года свет увидело  процессор  Baikal-M. Вендор «Байкал реализовал это решение на архитектуре ARM и презентовал как инструмент решения широкого спектра задач. В основе системы — 8 64-битных ядер ARM Cortex-A57 (ARMv8-A; 4 кластера по 2 ядра) с частотой до 1,5 ГГц и 8-ядерный графический процессор Mali-T628 с частотой до 700 МГц с аппаратным ускорением воспроизведения видео в форматах H.264/H.265. Объем кэша третьего уровня (L3) — 8 МБ. Параметры оперативной памяти: 2 × DDR3/DDR4-2133 64 bit DRAM, ECC. Заявленное энергопотребление: менее 30 Вт.

 

Первое независимое тестирование процессора Baikal-M, проведенное в апреле 2020 года лабораторией Zoom.Cnews, показало, что изделие обладает производительностью на уровне современных зарубежных чипов начального сегмента, в частности сходных по базовым параметрам процессоров лидера отрасли, компании Intel — Atom E3940 и Core i3 7300T.  

 

Подробные результаты тестов в виде страниц и графиков представлены на странице Zoom.Cnews.

 

В настоящее время «Байкал-Электроникс» ведет активную работу по интеграции процессоров Baikal со всеми основными элементами российского ИТ-ландшафта. Это подразумевает укрепление сотрудничества со всеми отечественными вендорами оборудования и ПО, развитие технологического партнерства и создание комплексных программно-аппаратных решений. 

 

Первые шаги в этом направлении уже сделаны: в 2020 году уральская компания BIOSMART начала использовать процессор Baikal-M в своих биометрических решениях. Российским процессором был оснащен терминал для идентификации по лицу BioSmart Quasar — флагман отечественной лицевой биометрии.

 

Прежде чем выпустить новую версию устройства, специалисты BIOSMART тщательно протестировали Baikal-M и выяснили, насколько он подходит для решения специфических задач в области биометрии. 

 

Тестирование осуществлялось сразу на трех операционных системах, а в качестве «подопытного кролика» были использованы наиболее распространенные модели нейронных сетей SCRFD и MobileFaceNet, а также альтернативные более глубокие сети Resnet-34 и Resnet-50. 

 

В первую очередь процессор Baikal-M сравнивали с процессором Rockchip, на базе которого реализована базовая модификация терминала BioSmart Quasar. Дополнительно было проведено сравнение со стандартным настольным решением — процессором Intel Core i5-4440 3.1 GHz.  

 

Тесты показали, что во многих случаях Baikal-M и Rockchip конкурируют на равных, а на моделях крупных нейронных сетей Baikal-M начинает опережать Rockchip. Кроме того, применение Baikal-M позволило добиться снижения временных затрат на 40-45%. Учитывая, что алгоритмы компьютерного зрения постоянно развиваются, это может быть полезно для запуска более сложных нейронных сетей.

 

Результаты тестов убедили инженеров BIOSMART в том, что Baikal-M — более чем достойное «железо» для решения биометрических задач. При этом, в отличие от западных образцов, оно производится в России, и вся конструкторская документация тоже находится в распоряжении российского поставщика, что гарантирует отсутствие бэкдоров. Первые полностью российские терминалы BioSmart Quasar на базе отечественного процессора могут быть использованы на стратегически значимых объектах — таких, как оборонные заводы, ЦОД-ы или другие здания органов власти. По качеству исполнения и скорости идентификации они ни в чем не уступают привычным «Квазарам» на Rockchip, которые уже по достоинству оценили заказчики во всех отраслях и во всем мире — от швейцарского отельного стартапа до предприятия легкой промышленности в Татарстане. 

 

В целом BIOSMART активно работает над интеграцией отечественного оборудования в свои устройства. В ближайшие месяцы компания намерена представить еще один вариант терминала BioSmart Quasar на базе отечественного процессора 1892ВА018 «Скиф» от АО НПЦ «ЭЛВИС». Как и Baikal-M «Скиф» построен на базе ARM. В его основе 4-х ядерный CPU ARM Cortex-A53. Также система включает доверенный контур загрузки и управления на базе собственного контроллера «Мультикор»; высокопроизводительный двухядерный DSP кластер ELcore-50 с аппаратной поддержкой функций обработки сигналов, алгоритмов искусственного интеллекта на базе нейросетей, шифрования; связные акселераторы (Витерби, Турбо, БПФ и др.); программируемый блок SDR, а также графический процессор GPU PowerVR; блоки ввода/вывода и обработки изображений 4K&60 fps (ISP с функцией HDR, кодек HEVC/H.264).

 

ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОДДЕРЖКА ВЕНДОРОВ И ПОТРЕБИТЕЛЕЙ

 

Появление качественных российских процессоров — яркое свидетельство развития импортозамещения в России. И сегодня государство особенно активно поддерживает этот процесс. 

 

Весной 2021 года  комитет Совета Федерации по экономической политике разработал целый перечень рекомендаций в адрес Минпромторга по поддержке отечественных решений. Это предложения и по совершенствованию нормативно-правовой базы, и по актуализации стандартов электронной продукции, и по оказанию дополнительных мер государственной поддержки отечественной электронной промышленности —  в том числе, в виде субсидирования части затрат на пилотные проекты и продвижение продукции, субсидирования затрат потребителей, связанных с переходом на отечественную электронную аппаратуру, а также субсидирования разницы в цене российской электронной продукции и ее иностранных аналогов на стадии продвижения на рынок. Помимо этого, в правительстве обсуждается ввод прямого запрета на закупку иностранных продуктов с проприетарными решениями зарубежных правообладателей, исключающих возможность работы с отечественным оборудованием на объектах критической информационной инфраструктуры по Федеральному закону № 223-ФЗ и Федеральному закону № 44-ФЗ. Дело в том, что установка зарубежных систем связана с целым рядом возможных проблем и перебои с поставками — далеко не самые страшные из них.  

   

Чтобы предупредить риски, связанные с применением иностранного оборудования в горизонте ближайших 2-5 лет, российские решения стоит тестировать уже сегодня. 

   

Не ошибиться с выбором заказчику помогает государственная сертификация: по-настоящему качественной и российской продукцией считается та, которая включена в Единый реестр российской радиоэлектронной продукции по Постановлению Правительства №878. Включение в этот перечень означает, что оборудование, которое производит вендор, а также все его компоненты изготовлены российскими поставщиками и полностью удовлетворяют требованиям Минпромторга к отечественной продукции. Кроме того, это своего рода знак качества, подтвержденный на самом высоком уровне. Поставщик, оборудование которого включено в Единый реестр  российской радиоэлектронной продукции, — это безусловный флагман импортозамещения, и именно его решения стоит  использовать на стратегических объектах. И BioSmart Quasar, Baikal-M включены в этот реестр, а значит время испытать первую на 100% отечественную биометрическую СКУД уже наступило.

        

Источник: harpe.ru