Иранский парадокс: «умный город» как угроза национальной безопасности
Десятилетия «умные города» строились вокруг одной идеи: чем больше данных собирает система, тем эффективнее она управляет городом. 2026 год показал, что чем больше данных собирает система, тем больше данных может утечь за ее пределы. Этот казус получил название «иранский парадокс».
После 12-дневной войны Израиля и Ирана в июне 2025 года целый ряд площадок, таких, как Associated Press, Bloomberg, Financial Times и Check Point Research сообщили, что израильская сторона на протяжении нескольких лет имела доступ ко многим уличным камерам Тегерана. Данные использовались для отслеживания перемещений отдельных лиц с последующим их устранением. Эти же инструменты были использованы в ходе операции 28 февраля 2026 г. против руководства страны.
В эту игру играли многие. Check Point зафиксировал всплеск атак на IP-камеры китайского производства по всему региону – в Израиле, Катаре, Бахрейне, Кувейте, ОАЭ, Ливане и на Кипре. Например, была скомпрометирована камера рядом с институтом Вейцмана в Израиле. Вскоре после этого здание было разрушено иранской баллистической ракетой. В 2023-м ХАМАС получил доступ к частным камерам фермерских хозяйств на юге Израиля и использовал их при планировании атаки 7 октября. Закономерность повторяется слишком регулярно, чтобы считать ее случайной.
Городская камера – это больше не просто устройство для видеосъемки. Это узел в информационной сети, который снимает, распознает, идентифицирует и хранит данные. Город переходит от реактивной модели («зафиксировали – отреагировали») к предиктивной («увидели паттерн – предотвратили событие»).
Этот сдвиг дает очевидные выгоды. Но он же ставит вопрос: как обеспечить защищенность системы, которая видит все. После событий 2025-26 гг. вопрос перешел в разряд практических требований к инфраструктуре в плане перехода к периферийным вычислениям – edge computing. При этом первичная обработка информации идет не в едином центре, а прямо на периферийных устройствах. В центр уходят уже агрегированные данные. Такой подход сокращает исходящий трафик на 70–90% и позволяет системе продолжать работу даже при обрыве связи с центром.
В централизованной модели все данные доступны, если взломать центр. В распределенной надо взломать десятки и сотни локальных узлов. Какая система надежнее при прочих равных – очевидно.
Академические работы 2025-2026 годов (в частности, обзор Edge AI для smart cities в MDPI Smart Cities и исследования ACM Transactions on Internet of Things) прямо указывают: распределённая обработка в комбинации с локальной анонимизацией – рабочий механизм снижения риска утечек персональных данных на уровне самой инфраструктуры, а не только регламентов доступа.
Для Казахстана все это не абстрактный разговор. Мы развиваем интеллектуальное видеонаблюдение быстрее большинства соседей: системы дорожной и общественной безопасности работают в Алматы, Шымкенте, Актау, Атырау, Таразе, на областном уровне в Алматинской и Туркестанской области. Казахстанские разработки уже применяются за рубежом, например, в Намангане, втором по численности городе Узбекистана. Сейчас формируется архитектура этих систем, и именно она определит их устойчивость на горизонте десяти-пятнадцати лет.
В международной практике последних лет закрепилось понятие Trustworthy AI – «доверенного искусственного интеллекта». Он стоит наа трех китах. Во-первых, это цифровой суверенитет. Опыт Тегерана показывает, что данные, ушедшие на внешние серверы, рано или поздно оказываются в зоне чужого доступа. У нас применяется другой подход: например, алгоритмы и программное обеспечение системы «Сергек» («Көркем Телеком»), написаны местными инженерами, а серверы с данными размещены на территории страны.
Во-вторых — прозрачность алгоритмов. Пользователи и государство должны понимать, какие данные собирает система, как она принимает решения, и кто имеет к ним доступ. Непрозрачную систему сложно корректно защитить – сложно понять, что откуда утекает.
В-третьих — киберустойчивость. Городская инфраструктура перестает быть вспомогательным сервисом и становится элементом национальной безопасности. Ей требуется уровень защиты, сопоставимый с критическими объектами, а не с коммерческим ПО.
При реализации такого подхода может встать вопрос общественного восприятия. Когда речь идет о безопасности в городе – фиксации нарушений, защите школ – общество поддерживает системы наблюдения. Выгода от них налицо: в Алматы и Астане с момента установки дорожных камер количество погибших в ДТП снизилось, по оценке региональной службы коммуникаций, более чем на 40%.
Когда же речь заходит об идентификации личностей (а как без этого бороться с преступностью на улицах?) – отношение сразу меняется на негативное. Причем не только у нас. Кейсы США и Великобритании последних лет показывают: доверие к системе рушится не от самой технологии, а от размывания ее назначения. Любое расширение функций системы – в биометрию, в межведомственную интеграцию – требует отдельного обсуждения и отдельного регуляторного контура.
В каком направлении будут развиваться наши «умные города»? это вопрос не технологий, а архитектуры системы и регуляторики. Централизованные модели эффективны для управления, но более уязвимы. Распределенные безопаснее, но требуют сложной координации и зрелой инженерной культуры. В любом случае на первый план в концепции Smart City выходит цифровой суверенитет. Его надо создавать заранее, и это можем сделать только мы сами: никто извне в нем не будет заинтересован и не создаст нам его.
