Создан в 2022 году указом Президента, постановлением Правительства наделён функцией оператора Единой биометрической системы (ГИС ЕБС).
ЦБТ занимается развитием ГИС ЕБС, созданием технологий и сервисов на основе биометрии. ГИС ЕБС — один из ключевых проектов цифровой инфраструктуры страны. Система обеспечивает сбор, хранение, обработку биометрии: запись голоса и фотография лица. Биометрия ГИС ЕБС даёт доступ к разным услугам — от государственных до коммерческих. По ней можно открыть счёт в банках, оформить электронную подпись, воспользоваться другими сервисами, не выходя из дома и не предъявляя документы. Список услуг постоянно дополняется.
✦ FAQ ✦
Что такое хакатон?
Каковы требования к участникам хакатона?
Можно ли участвовать одному?
Команда не из Москвы. Можем ли мы участвовать?
Если я из другого города и попаду в финал?
У меня остались вопросы, что мне делать?
Это командное соревнование для программистов, дизайнеров, менеджеров, аналитиков и других ИТ-специалистов, которые в сжатые сроки решают технологическую задачу: разрабатывают прототип, содержащий основной функционал.
[Отборочный тур] в онлайн-формате [10-12 ноября 2023]
Всероссийский хакатон по биометрии
Победители отборочного тура встретятся и поборются в финале на площадке в Москве: [25 ноября 2023]
При поддержке «Центра Биометрических Технологий», вендоров и крупных технологических компаний проходит первое уникальное всероссийское соревнование по биометрии
Регистрация в качестве гостя Всероссийского хакатона по биометрии
Посещение мастер-классов, общение с HR-специалистами и экспертами компаний партнеров, получение подарков и нетворкинг
✦ Возможности ✦
Менторская поддержка от топовых экспертов
Наставниками на хакатоне станут ИТ-эксперты компаний, чья деятельность направлена на развитие биометрических технологий в России.
Карьерные преимущества
Всероссийский хакатон — это возможность проявить себя перед топ-менеджерами биометрических вендоров и крупных технологических компаний. Продемонстрируй свои навыки и получи оффер в современную компанию.
Задачи в биометрии
Стань частью команды, которая улучшает биометрические технологии в стране!
Реши кейс и прокачай свои скиллы!
Подарки
Самые активные участники смогут выиграть лимитированный мерч от партнёров хакатона.
Призовой фонд
рублей
[ 1 000 000 ]
Финал в столице
Лучшие команды ждет день работы в кругу единомышленников, нетворкинг и много полезных знакомств.
✦ Возможности ✦
Карьерные преимущества
Всероссийский хакатон — это возможность проявить себя перед топ-менеджерами биометрических вендоров и крупных технологических компаний. Продемонстрируй свои навыки и получи оффер в современную компанию.
Менторская поддержка от топовых экспертов
Наставниками на хакатоне станут ИТ-эксперты компаний, чья деятельность направлена на развитие биометрических технологий в России.
Финал в столице
Задачи в биометрии
Лучшие команды ждут три дня работы в кругу единомышленников, нетворкинг и много полезных знакомств.
Подарки
Самые активные участники смогут выиграть лимитированный мерч от партнёров хакатона.
Стань частью команды, которая улучшает биометрические технологии в стране!
Реши кейс и прокачай свои скиллы!
✦ Кейсы ✦
Разработка инструмента для создания дипфейков
Разработка алгоритма биометрической верификации
Разработка инструмента для обнаружения дипфейков
Фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления для лицевой биометрии
Разработайте сервис, который включает в себя алгоритм для создания видео дипфейков с изображением лица человека
База данных (изображения+видео) для обучения алгоритма собирается участниками самостоятельно любым доступным способом (можно использовать готовые базы на github).
Для решения задачи кейса участники могут не разрабатывать нейросети с нуля, а использовать предобученные нейронные сети, не имеющие ограничений на коммерческое использование, и «доработать их». Для работы с датасетом понадобится детектор лиц, ограничений по выбору нет (использовать можно любой, например, Facenet, YuNet, RetinaNet).
На язык программирования ограничений нет. Есть ограничения на ОС: ubuntu 20.04 или выше.
Разработать инструмент, который позволит пользователям создавать высококачественные и убедительные дипфейки.
Целевая аудитория
Описание
Вводные данные
Стек
Цель
Системы биометрического распознавания широко используются для различных целей от разблокировки смартфонов до контроля доступа в здания и финансовых операций. Одновременно с развитием алгоритмов биометрического распознавания и доступностью вычислительных ресурсов все более убедительными и сложными для обнаружения становятся алгоритма атак на использующие их системы, что может представлять угрозу безопасности. Обучение моделей для создания дипфейков поможет в разработке алгоритмов для их обнаружения.
Дополнительно
Системы биометрического распознавания широко используются для различных целей от разблокировки смартфонов до контроля доступа в здания и финансовых операций. Одновременно с развитием алгоритмов биометрического распознавания и доступностью вычислительных ресурсов все более убедительными и сложными для обнаружения становятся алгоритма атак на использующие их системы, что может представлять угрозу безопасности. Обучение моделей для создания дипфейков поможет в разработке алгоритмов для их обнаружения.
✦ Кейс 1 ✦
Разработка инструмента для обнаружения дипфейков
ML-специалисты, data-scientist, разработчики
Разработайте сервис, который включает в себя алгоритм для обнаружения дипфейков на видео с изображением лица человека
База данных (изображения+видео) для обучения алгоритма собирается участниками самостоятельно любым доступным способом (можно использовать готовые базы на github).
Для решения задачи кейса участники могут не разрабатывать нейросети с нуля, а использовать предобученные нейронные сети, не имеющие ограничений на коммерческое использование, и «доработать их». Для работы с датасетом понадобится детектор лиц, ограничений по выбору нет (использовать можно любой, например, Facenet, YuNet, RetinaNet). Алгоритм должен работать на данных, собранных с пользовательских устройств (мобильных телефонов, планшетов, веб-камер и т.д.) без необходимости приобретения и подключения дополнительного оборудования.
На язык программирования ограничений нет. Дистрибутив должен соответствовать разделу 4 Методических рекомендаций по подключению биометрических процессоров к Единой биометрической системе (далее - МР), API должен соответствовать приложению Б МР.
Разработать инструмент, способный определять поддельные (сгенерированные с помощью AI) видеоизображения с высокой точностью.
Целевая аудитория
Описание
Вводные данные
Стек
Цель
✦ Кейс 2 ✦
С развитием технологий машинного обучения, особенно искусственных нейронных сетей, появились инструменты, позволяющие создавать реалистичные поддельные изображения, видео и записи голоса. Дипфейки, могут использоваться не только для дезинформации, манипуляции мнением общественности, но и для мошеннических действий в биометрических системах. Важной становится задача распознавания дипфейков с целью недопущения мошеннических операций, краж данных и взломов систем.
Дополнительно
✦ Кейс 3 ✦
Фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления для лицевой биометрии
Использование внешних обучающих и тестовых наборов данных не ограничено.
На выбор исполнителя
Целевая аудитория
Дополнительно
Стек
✦ Кейс 3 ✦
Задача
Разработать и продемонстрировать пассивный (не требующий явных действий от пользователя) алгоритм защиты от атак предъявления, способный исполняться на мобильных устройствах. Спектр отсекаемых данным алгоритмом инструментов атак ограничен воспроизведением фото и видео с экранов телефонов, планшетов, ноутбуков, переносных мониторов с видимыми границами устройства воспроизведения и распечатанными фотографиями лиц с видимыми границами фотографии.
Специалисты по компьютерному зрению, исследователи данных
Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
ML-специалисты, data-scientist, разработчики
Разработайте алгоритм биометрической верификации, используя новые модальности биометрических данных (за исключением изображения лица и записи голоса), полученные с пользовательских устройств (web-камеры и/или мобильные устройства)
База данных для обучения алгоритма собирается участниками самостоятельно любым доступным способом (можно использовать готовые базы на github).
На язык программирования ограничений нет.
Состоит в разработке алгоритма биометрической верификации (сравнение 1к1), используя новые модальности биометрических данных, которые не были ранее широко применены в этой области, для создания надежного и быстрого метода биометрической верификации.
Целевая аудитория
Описание
Вводные данные
Стек
Задача
C каждым годом количество цифровых устройств и сервисов, требующих идентификации пользователя, растет. Традиционные методы идентификации и аутентификации, такие как пароли или PIN-коды, не обеспечивают достаточной степени безопасности и удобства для пользователя. Добавление биометрических методов позволяет повысить уровень безопасности и комфорта. С появлением новых технологий и устройств в области биометрии появляется возможность использовать новые модальности данных для распознавания, которые могут быть более надежными, сложными для подделки и при этом удобными для пользователя, а также могут позволить людям, не имеющим возможность использовать существующие модальности (например, инвалиды по зрению или немые люди), получать услуги удаленно. Предыдущие методы, такие как распознавание лица и голоса, уже активно используются.
Органичения
Нельзя использовать готовые open source алгоритмы, можно использовать предобученные нейронные сети, не имеющие ограничений на коммерческое использование. Биометрические данные должны собираться с пользовательских устройств (мобильных телефонов, планшетов, веб-камер и т. д.) без необходимости приобретения и подключения дополнительного оборудования.
Фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления для лицевой биометрии
Симметрия (I место)
Архангельск, Архангельская область
SystemFailure (I место)
Москва, Санкт-Петербург
Саша и балласт (I место)
Челябинск, Челябинская область, Екатеринбург, Свердловская область, Санкт-Петербург
MISIShunters (II место)
Москва
DROP TABLE users (II место)
Киров, Кировская область
25 ноября в Москве состоялся офлайн-финал масштабного хакатона по биометрии. На протяжении всего хакатона в работу над кейсами с командами включались Эксперты Центра Биометрических Технологий, Сбера и IT-компаний «InnoView» и OVISION, из числа которых была сформирована судейская коллегия.
Помимо pitch-сессии команды приняли участие в занимательных мастер-классах от экспертов хакатона. Так, Михаил Козлов - генеральный директор OVISION - поделился с участниками своим опытом и советами о том, как начать проект с нуля; а Наталья Бессонова - директор Департамента биометрических технологий Центра Биометрических Технологий - рассказала о биометрии в кинематографе.
Финал Всероссийского хакатона по биометрии стал отличной площадкой для нетворкинга и поиска талантливых профессионалов - каждый желающий имел возможность пообщаться с HR-специалистом из «Сбера» и получить ценные советы для развития своей карьеры.
✦ Эксперты ✦
Бессонова Наталья
Браун Сергей
Козлов Михаил
Директор департамента биометрических технологий, Центр Биометрических Технологий (ЦБТ)
Директор департамента архитектуры и аналитики, Центр Биометрических Технологий (ЦБТ)
Генеральный директор, OVISION
Вельможин Григорий
Исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
Михеюшкин Владимир
Нечаев Максим
Исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
Founder & Senior iOS Software Developer & Tech Lead
✦ Кейс 1 ✦
✦ Кейс 2 ✦
✦ Кейс 4 ✦
✦ Кейс 3 ✦
✦ Кейс 3 ✦
Дьяконов Дмитрий
Технологический предприниматель, Основатель сервиса оценки недвижимости Arina
✦ Эксперты ✦
Бессонова Наталья
Директор департамента биометрических технологий, Центр Биометрических Технологий (ЦБТ)
Браун Сергей
Директор департамента архитектуры и аналитики, Центр Биометрических Технологий (ЦБТ)
Козлов Михаил
Генеральный директор, OVISION
Нечаев Максим
Вельможин Григорий
Исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
Founder & Senior iOS Software Developer & Tech Lead
Дьяконов Дмитрий
Михеюшкин Владимир
Исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
Технологический предприниматель, Основатель сервиса оценки недвижимости Arina
✦ При поддержке ✦
Центр Биометрических Технологий (ЦБТ)
Создан в 2022 году указом Президента, постановлением Правительства наделён функцией оператора Единой биометрической системы (ГИС ЕБС).
ЦБТ занимается развитием ГИС ЕБС, созданием технологий и сервисов на основе биометрии. ГИС ЕБС — один из ключевых проектов цифровой инфраструктуры страны. Система обеспечивает сбор, хранение, обработку биометрии: запись голоса и фотография лица. Биометрия ГИС ЕБС даёт доступ к разным услугам — от государственных до коммерческих. По ней можно открыть счёт в банках, оформить электронную подпись, воспользоваться другими сервисами, не выходя из дома и не предъявляя документы. Список услуг постоянно дополняется.
✦ Организатор ✦
✦ Партнёры ✦
Партнёры
Генеральный партнёр
Оператор мероприятия
✦ FAQ ✦
Это командное соревнование для программистов, дизайнеров, менеджеров, аналитиков и других ИТ-специалистов, которые в сжатые сроки решают технологическую задачу: разрабатывают прототип, содержащий основной функционал.
Минимальные требования: в команде должно быть от 2 до 5 человек. Участником может быть любой гражданин Российской Федерации старше 18 лет.
Нет, Всероссийский хакатон только для уже сформированных команд. Лучше заранее найти команду, чтобы побороться в финале в Москве!
Да, конечно, отборочный тур хакатона полностью проходит в онлайн-формате. Можно участвовать из любого города Российской Федерации.
Вы можете написать на почту contact@ac-vo.ru или в общем канале в Telegram.