Identificação de um objeto com obstrução, é um desafio já factível em visão computacional graças as redes neurais convolucionais. Sendo assim, a OITI TECNOLOGIES concluiu o desenvolvimento do processamento da biometria facial com faces obstruídas por máscaras de proteção respiratória.
Autenticação Biométrica com máscara
Este recurso é muito útil em ambiente presenciais, com no mercado de Financeiro e Varejo. Onde o usuário não precisa remover a máscara.
Então OITI disponibiliza a tecnologia Certiface, permite processar a biometria facial para proteger a identidade do cliente sem amentar os risco de contágio. Pois no manual de orientação da ANVISA, umas das orientações é não tocar na máscara. Em breve mais informações no blog da OITI TECHNOLOGIES. A seguir o teste laboratorial da tecnologia.
A build 19603 do Windows 10 permitirá acessar os arquivos da partição Linux de forma nativa e dentro do Explorador de Arquivos. Como não uso Windows, este recurso não faz diferença alguma. Mas de agora em diante, posso formatar meu pendrive em ext4 e usar em maquina de usuários Windows.
RESSALTO QUE SÃO APENAS TESTES INICIAIS, Não posso ter a pretensão, muito menos gerar expectativas e nem sensacionalismo com este post. É um assunto muito sério!
Não quero me promover, mesmo porque são apenas testes e iniciativas em execução acontecendo no mundo todo. Mas com uma base de conhecimento, talvez os resultados podem ser confiáveis, e com as ferramentas de inferência e aceleração de hardware diminuiremos os custos computacionais.
Embora seja um modesto teste com IA (Deep Learning), e também não podemos ainda utilizar e/ou garantir o uso desta técnica na triagem sem um estudo Clínico (os coeficientes de FALSO NEGATIVO e FALSO POSITIVO).
Entretanto existe uma notória possibilidade evolutiva desta técnica, comprovada com a pequena quantidade utilizada de amostragem (dataset) com 249 imagens de raio X da China,Itália, Espanha, Egito e outros.
Em breve reportarei novidades nas próximas semanas.
A máscara Face Shield com material transparente (Folha de PETG) ajuda na redução do risco de contágio do COVID-19, pois barra o contato das mão com os olhos e outras ações involuntárias.
Utilizando a tecnologia de impressão 3D, podemos confeccionar um Equipamento de Proteção Individual (EPI) para a face, assim complementando as máscaras do tipo N95 (pois os olhos ficam desprotegidos).
O projeto foi denominado “Face shield for life 3D” e seu download pode ser efetuado no link a seguir ou na URL ORIGINAL:
No link, além dos arquivos 3D, encontramos as dimensões do material transparente (Folha de PETG), marcações e outros.
Minha amiga de Latinoware e eventos de Software Livre Barbara Samel Rocha Tostes especialista em impressão 3D esta disponibilizando diversas informações no seu Facebook e também me conectou ao Grupo do Telegram de modelagem3D. Então posso servir de interface para maiores esclarecimentos.
O polímero é a matéria-prima utilizada na impressora 3D. O seu custo esta em torno de R$ 100, esta quantidade é suficiente para produzir aproximadamente 30 e 32 máscaras.
Mas cuidados especiais devem ser tomados. Desde a confecção até a logística de entrega (que apenas profissionais de saúde conseguem aplicar para garantir o risco de não contaminação).
Então sugiro que os municípios se organizem reunindo profissionais com conhecimento suficiente para produzir o material de maneira segura (assim evitando o aumento do risco de contágio através da própria máscara). Os médicos e hospitais possuem aparelhos para descontaminar as mascarás (não somente do COVID-19), assim tornando eficiente o movimento.
Atenção: A ANVISA regulamentou ontem as Faceshields, tamanho mínimo de 24x24cm com 0.5mm de espessura , Logo Acetato de fichário não atende.
§ 4° O visor frontal deve ser fabricado em material transparente e possuir dimensões mínimas de espessura 0,5mm, largura 240 mm e altura 240mm.
O Fernando Galves ( OWASP SP Chapter Leader ) explanou para o AssuntoNerd o fantástico resultado dos testes submetidos ao OWASP ModSecurity Core Rule Set (CRS) comparado as soluções de mercado com custos relativamente elevado ( principalmente para startups ).
Em tempos de GDPR, LPGD e Bacen 4658, a segurança deixou que ser assunto para apenas as grandes corporações. O problema começa quando nos deparamos com subscrições de alto valores (impraticáveis por STARUPS) para produtos de WAFs de Mercado.
Então Tuomo Makkonen e sua equipe efetuaram testes para mensurar a respectiva eficiência dos WAFS de mercado com Azure WAF com as Regras CRS importadas e devidamente configurada.
O que é OWASP ModSecurity CRS?
O OWASP ModSecurity Core Rule Set (CRS) é um conjunto de regras para detecção de ataques utilizada no ModSecurity ou WAF compatíveis. O CRS tem como finalidade Aplicativos da Web de uma ampla gama de ataques, incluso o Top Ten da OWASP, com um mínimo de alertas de falsos positivo.
O Core Rule Set fornece proteção para as categorias de ataque abaixo:
HTTPoxy Shellshock Session Fixation Scanner Detection Metadata/Error Leakages Project Honey Pot Blacklist GeoIP Country Blocking
O TESTE:
Foi coletado diversos ataques e invasões reais. Estes ataques foram utilizados para testes de efetividade. Para uma maior clareza e/ou visibilidade a seguir as categorias dos ataques:
Execução de comando: Comandos injetados no aplicativo aplicativo por meio das entradas disponíveis utilizado para comprometer o sistema.
Injeção SSI (Server-Side Inclui): O ataque acontece no servidor quando a injeção de scripts em paginas HTML é explora no aplicativo Web.
Injeção SQL: O ataque mais popular, pois consiste na inserção um comando SQL por meio dos dados de entrada do aplicativo cliente.
Path Traversal: É um ataque dos ataques mais perigosos, pois permite o acesso não autorizado aos arquivos e diretórios armazenados fora da pasta raiz da aplicação web.
Cross-Site Scripting (XSS): Outor tipo de injeção, ao invés de comando são inseridos scripts dentro das páginas web. Sou seja, o atacaque insere scripts maliciosos em páginas caracterizadas confiáveis (assim permitindo sequestrar o acesso de usuários e administradores).
Resultado dos testes
Os resultados do teste são apresentados na tabela a seguir. Para surpresa de todos, o WAF do Azure utilizando as regras OWASP CRS 3.1 superou os demais com uma grande margem. E também demonstrou se o único que apresentou um desempenho uniforme em todo conjunto teste.
Conclusão:
O Azure WAF com as regras OWASP foi o vencedor e o único serviço com bom desempenho ao bloquear ataques do mundo real em BASEADO NOS TESTE mencionado anteriormente.
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Nesta prova de conceito, podemos entender a viabilidade computacional da utilização de Inferência em Deep Learning, processando em tempo real vídeos ao vivo, para detecção e classificação de atributos e propriedades humanas COM BAIXA LATÊNCIA HPC.
