«ВКонтакте» намерена засудить сайт SearchFace за поиск пользователей по фото. Чем опасен новый алгоритм?
Общество
13 февраля 2019, 03:35
Pixabay
Читать 360tv в
Социальная сеть «ВКонтакте» намерена продолжать стоять на страже конфиденциальности. Защищать интересы пользователей на этот раз придется от создателей сайта SearchFace, которые разработали особый алгоритм. Система позволяет по загруженной человеком фотографии найти все страницы в «ВК», где этот снимок опубликован.
О том, что сайт SearchFace вообще существует, стало известно в феврале 2019 года совершенно случайно. Пользователи порталов «Двач» и «Хабр» обнаружили ресурс и проверили, насколько хорошо он выполняет свои функции. Затем эксперимент повторил и журналист «Медузы» Султан Сулейманов. Он загрузил одну из недавних фотографий на сайт SearchFace. Даже несмотря на то, что на снимке был изображен откровенно гримасничающий человек, система распознала лицо и выдала основную личную страницу Сулейманова, несколько фейковых аккаунтов и даже фотографии из закрытого альбома, который ранее не видел даже сам журналист.
В приватном альбоме оказались снимки со свадьбы друга, где присутствовал Сулейманов.
Таким образом, стало понятно, что сайт SearchFace использует личные данные пользователей социальной сети «ВКонтакте», даже не уведомив их об этом. Естественно, далеко не каждый дал бы на это разрешение.
«Данный сервис без предварительного согласия пользователей VK собирает и использует их данные. Это грубое нарушение правил „ВКонтакте“. Наша команда инициировала разбирательство: для защиты интересов пользователей мы готовим обращение в суд и продуктовые обновления, которые ограничивают доступ к данным аудитории», — сообщили «360» в пресс-службе соцсети.
SearchFace — не первый сайт с нарушающим правила функционалом. Его предшественником был сервис FindFace, разработанный российской компанией N-Tech Lab. FindFace просуществовал с 2016 по 2018 год. Качество поиска, а именно вероятность того, что по снимку будет установлена личность пользователя «ВКонтакте», сейчас узнать невозможно, потому что публичный доступ к FindFace закрыт.
После скандала, связанного с SearchFace, редактор портала TJ связался с одним из разработчиков. Выяснилось, что проект был запущен вовсе не для «шпионских» поисков или разглашения конфиденциальных данных. И даже не для того, чтобы заработать, ведь без регистрации и рекламы сложно монетизировать интернет-ресурс.
Разработчики просто хотели изучить возможности поисковых алгоритмов. А именно: тестирование системы распознавания лиц среди огромного количества фотографий. Также было любопытно узнать, насколько система справится со снимками плохого качества или фото, где у человека частично закрыто лицо.
Разработчик пояснил, что сама база для SearchFace была собрана в середине 2018 года. Тогда пользователи «ВКонтакте» могли делать приватными только отдельные альбомы, а не профили целиком. В результате в распоряжении создателей SearchFace оказалось более полумиллиарда фотографий пользователей одной из самых популярных соцсетей Рунета.
По словам разработчика, загруженные пользователями SearchFace снимки и сама база фотографий сервисом не сохраняются.
Весь объем данных оперативно обрабатывают нейросети, которые были придуманы и созданы всего тремя людьми. Один из создателей назвал проект SearchFace демоверсией поисковой технологии.
Пытливые журналисты провели ряд экспериментов и снова убедились, что SearchFace отлично справляется со своей задачей. Например, они взяли фотографию 2004 года из дела полиции Украины. На снимке был изображен создатель Azino777. В результате SearchFace нашел не только его страницу «ВКонтакте», но и показал его родственников.
Пару недель назад появился еще один сервис поиска по базе фотографий «ВКонтакте». Ресурс Vlicco работает пока в тестовом режиме. Его создатели не скрывают, что намерены зарабатывать при помощи рекламы. Сейчас работоспособность Vlicco можно проверить только после авторизации через личный аккаунт «ВКонтакте» и предоставления доступа ко всем фотографиям. Введены ограничения на количество запросов. Качество поиска пока не на высоте.
Авторы:
Светлана Степанова
Значок ВКонтакте — Capsocial Square Flat
Аналогично
Значок ВКонтактеСоединение значок f f логотип facebook значок соцсети соединение,
Logo player v v icon video vimeo icon logo,
Логотип p p icon pin pinterest social icon logo,
Тест от f до f для репетитора Репетитор помогает улучшить тест на значок оценки,
Зачеркнутый s 24px зачеркнутый, цветение, цвет лица,
Remix icons system icons up s line ремикс, аранжировка, организация,
Сетевой плеер, социальная сеть v vimeo icon network,
Зачеркнутый s 48px зачеркнутый, цветение, цвет лица,
Часть 2, копия,
Часть 2 часть,
Часть 1, копия,
Часть 1 часть,
Часть 1 р часть,
Марс инсульт v Марс,
Социальная сеть Network s,
Часть 1 часть,
Буква p значок знака пути,
Вольт v,
В в,
Сеть p социальная сеть значок,
Вилка электродвигателя, бытовая электродвигатель,
Вилка электромобиля бытовая,
Пинтерест пинтерест,
Remix icons development icons s fill remix, продвижение, эволюция,
Remix icons development icons s line ремикс, продвижение, эволюция,
Remix icons development icons s slash fill remix, продвижение, эволюция,
Remix icons development icons s slash line ремикс, продвижение, эволюция,
Вилка EV тесла с ев,
RISC V RISC, край, пересечение,
Многоточие v многоточие,
Сеть социальная v vine icon network,
Япония йокогама ф маринос япония,
Ф безопасный ф,
Социальная сеть Network s,
Контакт в контакте вк значок вконтакте
Ветер S ветер, воздух, порыв,
Водопады в водопады, край, перекресток,
I info info more icon увеличить, похвастаться, увеличить,
Поделиться экраном лица p заполненная доля,
Общий доступ к экрану человека p обычный общий доступ,
Точка v точка край, пересечение, обод,
P социальная иконка p,
Личный капитал p только личный капитал,
Буква ф,
Медиа сеть p социальные иконки медиа,
Социальная иконка медиасети,
Часть 2 f часть,
Письмо я письмо,
Часть 2 f часть,
Пинтерест пинтерест,
значки редактора значков ремиксов угловой ремикс, край, пересечение,
Буква п буква,
Письмо с письмом,
Письмо v письмо,
Часть 1 и часть,
Стрелки против стрелок, край, пересечение,
Я Сделка I,
Stylus S Stylus, цветочный, цвет лица,
Логотип p pinterest значок логотипа,
Логотип s Skype icon logotype,
Закругленный угол 24px закругленный, изогнутый, сферический,
П р,
Закругленный угол 48px закругленный, изогнутый, сферический,
я я,
Сеть p социальная сеть значок,
Угол вниз левый угол, край, пересечение,
Угол вниз правый угол, край, пересечение,
Угол левый нижний угол, край, пересечение,
Угол левый верхний угол, край, пересечение,
Угол правый нижний угол, край, пересечение,
Угол правый верхний угол, край, пересечение,
Remix icons системные значки половинный ремикс, аранжировка, организация,
Угол вверх левый угол, край, пересечение,
Remix icons system icons Half s line remix, аранжировка, организация,
Угол вверх правый угол, край, пересечение,
Часть 1 и часть,
Часть 2 р часть,
Remix icons system icons s fill remix, аранжировка, организация,
Стрелы против стрел,
Медиа сеть онлайн социальные сети v vimeo icon media,
Remix icons system icons s line remix, аранжировка, организация,
Социальная сеть Network s,
Часть 2 часть,
Сеть p pinterest социальная сеть значок сети, цепочка, сетка,
Логотип социальная социальная сеть в контакте сайт иконка логотип,
Стирка всухую f стирка,
Меню v меню,
В в,
Стирка всухую p стирка,
Ф Ф,
‹
›
Запуск Milvus 2.
3 с поддержкой графических процессоров Nvidia(Zapp2Photo/Shutterstock)
Компания Zilliz выпустила бета-версию Milvus 2.3, последней версии своей векторной базы данных с открытым исходным кодом. Milvus 2.3 поддерживает графические процессоры Nvidia, которые, по словам Зиллиза, обеспечивают большую гибкость и улучшенную производительность рабочих нагрузок в реальном времени. Зиллиз утверждает, что Milvus 2.3 в 10 раз быстрее, чем Milvus 2.0, при использовании графических процессоров и в 4 раза быстрее при использовании только процессоров.
Обновление Milvus 2.3 является своевременным в связи с ажиотажем вокруг расширения генеративных приложений ИИ, которые являются основным вариантом использования векторных баз данных из-за размера и сложности моделей машинного обучения, на которых основан ИИ.
«Векторные базы данных будут иметь важное значение для организаций, создающих проприетарные модели больших языков», — сказал генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг в своем выступлении на конференции разработчиков GTC на этой неделе.
Векторы внедрения — это числовые представления неструктурированных объектов данных, таких как документы, компоненты изображения, видеокадры или геопространственные данные. Они обеспечивают быстрый и масштабируемый поиск по сходству, находя ближайшие совпадения среди похожих элементов. Вложения генерируются моделями ИИ, в частности моделями машинного обучения или глубокого обучения, обученными на огромных объемах данных, большая часть которых неструктурирована, например набор данных из Интернета, используемый для обучения моделей GPT OpenAI. Неструктурированные данные преобразуются в списки значений с плавающей запятой, создавая вложения с возможностью поиска.
В отличие от традиционных баз данных с модифицированной векторной функциональностью, Milvus был специально разработан для поддержки приложений на основе ИИ. База данных хранит, индексирует и управляет миллиардами векторов вложений, сгенерированных моделями машинного обучения, включая большие языковые модели, а также сверточные сети, алгоритмы глубокого обучения, используемые для таких целей, как компьютерное зрение.
На своей конференции разработчиков GTC компания Nvidia представила новую интеграцию Milvus со своей библиотекой ускорения графов RAFT, которая содержит алгоритмы для обработки данных, графов и машинного обучения. Библиотека ускоряет индексацию, загрузку данных и пакетное извлечение соседей в одном запросе. В дополнение к Milvus, Nvidia добавляет RAFT в библиотеку Meta FAISS (поиск подобия искусственного интеллекта в Facebook), а также в Redis.
Масштабирующий векторный поиск по миллиардам вложений может потребовать значительных вычислительных ресурсов. Zilliz утверждает, что Milvus является первой векторной базой данных, поддерживающей гетерогенные вычисления, объединяющей центральные и графические процессоры для оптимизации производительности для систем рекомендаций в реальном времени, систем вопросов и ответов, обнаружения аномалий, поиска изображений и видео и других приложений поиска сходства. Релиз Milvus 2.3 привносит гетерогенные вычислительные возможности в обновленную облачную платформу Milvus 2, которая, по словам компании, предлагает гибридный поиск, настраиваемую согласованность и постоянную работу в сети.
Графический процессор Nvidia A100. (Источник: Nvidia)
«Гетерогенные вычисления — это ключ к обеспечению производительности обработки, необходимой для приложений на основе ИИ», — сказал Чарльз Се, создатель проекта Milvus и генеральный директор Zilliz. «Благодаря поддержке Milvus графического процессора Nvidia и интеграции на основе RAFT эта возможность теперь доступна в массовом масштабе на платформах ЦП и ГП или на обоих».
В выпуске Zilliz выделил другие примечательные особенности Milvus 2.3. Система сбора измененных данных обеспечивает непрерывный поток обновлений базы данных для резервного копирования и синхронизации с нулевым временем простоя, а также последовательных обновлений. Кроме того, теперь существует девять различных поддерживаемых типов индексов.
