Антихакер - читать онлайн книгу. Автор: Алексей Сабуров cтр.№ 58

Марк нашел несколько общих фото. Вот выстроились молодые девушки, разбавленные всего пятью парнями. «Группа Экономика КемГУ 1 курс 2007год». Вот тот же год: «Выпускной 11А класс, средняя школа №77». Парней больше, но девчонки все же присутствуют. Все такие серьезные. Волнуются, что же ждет их во взрослой жизни? Не то что в«9Б». Смеются, некоторые даже строят рожи. Пацаны на фотке в большинстве. Куда вы делись потом? На шахты, что ли, разбежались?

Попробовать стоило. Ну, во‐первых, появился еще материал. И хотя Озеров разочаровался в методе, его профессия учила всегда отрабатывать версию до конца. Только тогда ты можешь быть уверен, что гипотеза неверная, и сосредоточиться на других возможностях. А во‐вторых, это реально не займет много времени. Он загрузит только эти общие снимки одноклассников. В отличие от большинства остальных, они выполнены профессиональным фотографом и лица достаточно четкие. Только и нужно: каждое отдельно вырезать вPhotoshop да загрузить вFindFace.

Марк начал с институтской группы. Отсчитав четырнадцать лет от момента фото, он установил отклонение по возрасту от десяти до двадцати лет. Проверять начал в первую очередь с парней. Скорее всего, потому что где-то внутренне и хоть и совсем бездоказательно полагал, что его соперник мужчина. Ну не могла женщина в его мироощущении быть такой жестокой.

Загрузив первое фото, Марк ожидал, что программа состарит лицо первокурсника, покажет, каким он бы мог стать сейчас, пройдя через студенческие бессонные ночи от пьянок в общаге и зубрежки в последние часы перед экзаменом, ликование после успешной сдачи диплома и разочарование от обыденности и скуки рабочей недели. Начал ли он курить и бросил ли потом. Женился? Родил ребенка или двух? Развелся, как больше половины всех пар? Набрал ли вес, когда купил первый автомобиль и перестал ходить пешком? Как вообще можно все это предугадать?

Но программа не дала повода для размышления – так и не выложила «несколько вариантов образа возрастного изменения». Покубатурив где-то на просторах нейросети, сверила в своих электронных мозгах потенциальные трансформации и выдала ответ: «Соответствия не найдено». Просто и холодно. Наверное, ей и не надо всей этой романтики, напридуманной Марком. Нужно только заложить, как изменятся точки опознавания на лице, а это, скорее всего, просто физиологический процесс.

Озеров вырезал лица и запускал в программу. Парни закончились, в работу пошли первокурсницы. Полчаса – и проверена вся группа. Что ж, Марина, тебя убил не однокурсник. Наверное, это хорошая новость, но лучше бы кто-нибудь уже попался. Марк перешел к одиннадцатому «А».

На этом снимке его работу уже практически проделал фотограф. Вокруг совместного фото расположились индивидуальные портреты каждого ученика с его именем и фамилией. Видимо, чтобы не забыли потом, собираясь через двадцать лет на вечер одноклассников. Марк автоматически поискал Зайцеву, но не нашел. Понял, что она сменила фамилию, выйдя замуж, и отыскал единственную в классе Марину. Марина Ладушкина, как всегда, с короткими, по-мальчишески, черными волосами, дерзко смотрела в камеру, еще не представляя, как закончится ее взрослая жизнь.

Но надо было поддерживать темп, иОзеров продолжил свой марафон проверок. Он механически вырезал лицо, отправлял файл в загрузочную папку FindFace, ждал секунд тридцать-сорок, получал однотипный отрицательный ответ. В это время уже следующий портрет был готов на испытание машиной. Марк даже не понял сначала, что фраза поменялась. Его привлек вдруг замигавший зеленый цвет. С чувством раздражения (ну что там еще мешает его тестам) Озеров вчитался в высветившийся текст:

Не совсем понимая написанное, как будто это была какая-то абракадабра, Марк оторвался от фотошопа, где уже было готово к сохранению новое лицо, и прочитал снова:

В смысле, он нашел, кого искал? Это, что ли, пытается сказать электронная машина? После стольких часов за компьютером, стольких разочарований он стер верную комбинацию лотерейного билета? Так, что ли?

Не дыша, как будто боясь, что компьютер передумает, Марк нажал кнопку «Открыть», и перед ним появилось изображение, которые он сделал с камеры видеонаблюдения почтового отделения. Рядом с ним только что загруженное фото светловолосого худенького паренька из выпускного класса. Красные точки показывали совпадения на каждом из лиц. Пусть они были сделаны с разных ракурсов и с расстоянием в четырнадцать лет, программа выделила точки глазных впадин, уши, пропорции лба, разрезы глаз, горбинку носа, форму губ. «94 процента совпадения».

Да, даже Озерову было заметно, что фотографии похожи. Опознал бы он сам, без помощи искусственного интеллекта? Сейчас, когда есть подсказка, уже трудно ответить по-честному. Марк ошалело смотрел на экран, больше даже на ребенка, чем на его повзрослевший клон. Глаза с классной фотографии смотрели прямо на Озерова. «Ну вот мы и встретились»,– подумал Марк, глядя в ответ.

–Ян Рощин,– вслух прочитал Марк подпись под фото.– С виду ты вроде обычный паренек. Давай посмотрим, кто ты таков.

Озеров загрузил свежее фото Рощина с камеры почтового отделения и запустил поиск по сети. Через несколько минут компьютер отчитался отсутствием результата и предложил внимательно посмотреть снимки, в которых он не был уверен. Но Марк уже знал по предыдущим поисковым запросам, что в этой выборке нет чего-либо стоящего.

Не расстроившись, Озеров взял детское фото и также отправил его на всеобщий поиск, установив необходимую возрастную корректировку. Какое значение имела первая неудача после грандиозного прорыва. В этот раз программа соображала дольше раза в два. Видимо, нужно было обработать больше информации с учетом вариантов взросления. Ожидая, пока сетевой мозг раскрутит все свои нейроны, Марк просто полез в поисковик Яндекса и вбил «Ян Рощин». Не такое ведь и распространенное имя. Но Яндекс выдал бесконечное количество Ян женского пола, да и парней с такими именем и фамилией оказалось немало, раскиданных по России и всем черепкам расколотого Советского Союза.

Тем временем FindFace начал открывать результаты своего исследования. Марк смотрел на подходящие, по мнению программы, результаты и разочаровывался все больше. Да, они были чем-то похожи с молодым Рощиным, при сравнении со свежей фотографией отличались заметно. Тем не менее Марк отработал каждый вариант. В большинстве своем легко через соцсети устанавливал, что не сходятся имя, возраст, место проживания, отсутствуют кемеровские связи со школой или друзьями и родственниками. Ни одного подходящего!

Похоже, Ян был настоящим хакером, который понимал, что всемирный интернет – это ловушка для лохов, и сам старательно избегал попадания в эти сети. Да, это будет не простая рыбалка. Но Марка радовало то, что он перестал быть просто уловом, а становился рыбаком.

«Чтобы поймать рыбу, нужно мыслить, как рыба»,– вспомнил он фразу из какого-то голливудского фильма. Давай попробуем. Марк закрыл глаза и представил себя юным провинциальным мальчиком, приехавшим покорять суетливую, кричащую и безразличную столицу, как миллионы других уповающих схватить свой шанс. Но его точка отсчета все равно была в этом небольшом сибирском городе. Невозможно обрубить все концы детства, даже переехав в другую страну. Ты всегда оставляешь след в том месте, где жил. Остаются родители, родственники, друзья, знакомые, сослуживцы и одноклассники. Кто-нибудь всегда что-то знает. Подсказка висела прямо на экране компьютера. Средняя школа №77. С нее и следовало начать.