Как технику «учат распознавать» новые банкноты: закулисье защиты рубля от подделок
В преддверии выхода 1000-рублевой купюры с новым дизайном, рассказываем, как происходит подготовка банковских и кассовых устройств к работе с новыми эмиссиями.
Распознавание подлинности банкнот — одна из самых сложных и ответственных задач в области автоматической обработки наличных. Ещё с 1970-х годов, когда появились первые системы проверки и начали использовать технологии искусственного интеллекта в этой сфере, разработчики сталкиваются с вызовом: как научить машину точно отличать настоящие деньги, включая сильно изношенные, от всё более качественных подделок — и при этом не ошибаться даже в одном случае из десяти тысяч? Высокие требования к стандартам проверки делают эту область уникальной, а задачу непростой, даже для современных технологий.
На примере компании DORS, которая является первым российским разработчиком и производителем банковской и кассовой техники, раскроем процесс обучения алгоритмов. Здесь он построен не на самообучении «умных» нейросетей, а на учете глубокой человеческой экспертизы. И это ключевое отличие подхода к созданию высокоточного программного обеспечения.
Эксперт, а не ИИ, решает, что проверять
В конструкторском бюро компании работают эксперты-полиграфисты — специалисты с многолетним опытом в области защищённой печати и устройства банкнот — они определяют, что конкретно алгоритм будет проверять.
Благодаря использованию специализированного программного обеспечения и многоспектрального анализа банкнот удается добиться высокого уровня распознавания, как зрительных образов, так и новых защитных элементов. В отличие от самообучающегося искусственного интеллекта, который в первую очередь «хватается» за то, что легко проверить и, соответственно, легко подделать, эксперты знают, какие из защитных элементов подделать сложнее всего. Они акцентируют внимание не просто на УФ-метках или водяных знаках. Они работают с особенностями специальных красок, структуры бумаги, магнитных слоёв, оптически переменными элементами, толщиной конкретных участков, и множеством других параметров.
Такой подход позволяет избегать поверхностных проверок, ориентированных на очевидные признаки, которые быстро становятся уязвимыми. Вместо этого, алгоритмы фокусируются на технологически защищённых зонах, где даже высококачественная подделка неизбежно выдаст себя.
Многоспектральный анализ: «снять» образ, чтобы «видеть» банкноту насквозь
В рамках государственной политики импортозамещения и обеспечения финансовой безопасности в 2022–2024 годах Центральный банк России ввёл строгие требования к производителям оборудования: компания должна уметь самостоятельно, без привлечения иностранных специалистов, обучить технику работе с новой банкнотой в максимально короткие сроки. DORS стала первой компанией, успешно прошедшей тестирование и выполнившей задачу в разы быстрее отведенного на ее решение времени.
Как объясняют инженеры компании, чтобы создать надёжный алгоритм, нужно «увидеть» любую банкноту целиком, во всех областях оптического спектра от ближнего инфракрасного до ультрафиолетового. Не менее важны неоптические характеристики, такие как толщина, а также магнитная и диэлектрическая проницаемость. Для накопления этой информации была создана разветвленная система сбора цифровых образов банкнот.
Поэтапно процесс запуска режима обучения алгоритма выглядит следующим образом:
- Инженеры и эксперты в числе первых получают доступ к новым банкнотам, как подлинным, так и фальшивым, и проводят их сканирование. В результате, создаются цифровые образы множества банкнот, которые содержат как многоспектральную оптическую информацию, так и неоптические характеристики. То же происходит и при обнаружении новых видов подделок — оборудование оперативно обучают их «видеть». Цифровые образы других мировых валют инженеры получают в ходе командировок или от зарубежных партнёров.
- Для каждой валюты собирается большая коллекция цифровых образов подлинных и фальшивых банкнот, которая затем используется для создания алгоритма. Эксперт на основании своего опыта и знаний указывает, что именно нужно проверить на банкноте, после чего система машинного обучения настраивает алгоритм проверки в соответствии с цифровыми образами, имеющимися в коллекции. В результате, алгоритм проверяет банкноту так, как ее проверял бы эксперт, но делает это оптимальным путем и с цифровой точностью.
- Обновления алгоритмов загружаются на специальную серверную систему компании, которая обеспечивает моментальный доступ к обновлениям по всему миру. Распространение обновлений занимает десятки минут, иногда даже меньше.
На этом работа не заканчивается – еще некоторое время инженеры проверяют результаты и при необходимости собирают дополнительные цифровые образы банкнот для доработки алгоритмов.
На сегодняшний день специалисты DORS создали алгоритмы проверки для более чем 70 различных валют, опираясь как на подлинные, так и на фальшивые экземпляры. За счет непрерывного пополнения коллекции цифровых образов, а также совместной работы эксперта и машинного обучения, алгоритмы не только распознают новые номиналы, но и быстро адаптируются к новым методам подделки.
Если речь идёт о критической угрозе, весь цикл — от обнаружения до глобального обновления — занимает менее одного рабочего дня. Это даёт колоссальное преимущество перед мошенниками, которые рассчитывают на задержку в реакции.
Плюсы локализации
Здесь для демонстрации примера будет уместно вспомнить случай из истории: операцию «Бернхард». Во время Второй мировой войны нацистская Германия напечатала миллионы фунтов стерлингов — настолько качественных, что Банк Англии не мог их отличить от оригиналов. После войны он был вынужден вывести из обращения всю валюту и выпустить новые банкноты.
Сегодня риск совершения подобных операций остается, несмотря на то, что масштабы и методы изменились. Фальшивомонетчики целенаправленно могут атаковать «менее защищённые валюты», вызвав дестабилизацию экономики.
Поэтому для России критически важно, чтобы вся цепочка — от дизайна банкнот до их проверки — была полностью суверенной. Локализация разработки означает, что все знания, данные и технологии находятся под контролем государства. Это исключает риски утечки информации и, что ещё важнее, потенциальные «закладки» в алгоритмах, когда зарубежный разработчик мог бы намеренно игнорировать определённые типы подделок.
Защита наличных — это не просто «пропустил/не пропустил»
Это многоуровневая система, основанная на сочетании:
- глубокой полиграфической экспертизы,
- многоспектрального анализа,
- многоуровневых алгоритмов,
- мгновенной адаптации и
- технологического суверенитета.
Именно такой подход позволяет DORS обеспечивать точность распознавания на уровне соответствующем самым жёстким банковским стандартам. Потому что в мире денег ошибка может обернуться финансовым коллапсом.
И предотвратить его может только эксперт, тот, кто знает, как научить видеть машину именно то, что нужно видеть.