Telegram (AI) YouTube Facebook X
En
face_recognition-01

Исследование: модификация фотографий не защищает от систем распознавания лиц

Ученые из Стэнфорда, Университета штата Орегон и Google выяснили, что манипуляция с фотографиями на пиксельном уровне не защитит от систем распознавания лиц.

Исследователи протестировали две программы «отравления» данных: Fawkes и LowKey, которые тонко изменяют изображения на уровне пикселей. Такие модификации незаметны глазу, однако они способны сбить с толку систему распознавания лиц.

Оба инструмента находятся в свободном доступе, что является их главной проблемой, считают авторы. Благодаря этому разработчики систем распознавания лиц могут научить свои модели игнорировать «отравления».

«Адаптивное обучение модели с доступом к черному ящику [программ модификации фотографий] может немедленно обучить надежную модель, устойчивую к отравлению», — сказали ученые.

По их словам, оба инструмента продемонстрировали низкую эффективность против версий программного обеспечения для распознавания лиц, выпущенных в течение года после их появления в сети.

Кроме этого, исследователи опасаются создания более совершенных алгоритмов идентификации, которые изначально смогут игнорировать изменения в фотографиях.

«Существует еще более простая защитная стратегия: создатели моделей могут просто ждать более совершенных систем распознавания лиц, которые больше не уязвимы для этих конкретных атак», — говорится в документе.

Авторы исследования подчеркнули, что модификация данных для предотвращения биометрической идентификации не только не обеспечивает безопасность, но и создает ложное чувство защищенности. Это может нанести вред пользователям, которые в противном случае не размещали бы фотографии в сети.

Исследователи заявили, что единственный способ защитить конфиденциальность пользователей в интернете — принятие законодательства, ограничивающего использование систем распознавания лиц.

Напомним, в мае 2021 года инженеры представили бесплатные инструменты Fawkes и LowKey для защиты от алгоритмов биометрической идентификации.

В апреле стартап DoNotPay разработал сервис для защиты изображений от систем распознавания лиц Photo Ninja.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Материалы по теме

Исследование: искусственный интеллект лишит 12 млн европейцев работы к 2040 году

Ученые создали ИИ, определяющий зарплату по описанию вакансии

Ученые из Стэнфордского института искусственного интеллекта создали алгоритм, позволяющий оценить уровень заработной платы по описанию вакансии.

ИИ научился искать лекарства в 1200 раз быстрее современных систем

Исследователи Массачусетского технологического института разработали модель глубокого обучения EquiBind, которая в 1200 раз быстрее аналогов связывает молекулы с белками при создании лекарств.

Искусственный интеллект научили подсматривать PIN-коды в банкоматах

Исследователи разработали метод машинного обучения, способный определить по видео вводимый в банкомат PIN-код. Система может подобрать пароль даже в тех случаях, когда клиент прикрывает клавиатуру рукой.

Исследование: голосовые дипфейки научились обманывать устройства распознавания речи

Ученые разработали алгоритм для определения передающихся человеку вирусов животных

Исследование: водители Tesla теряют бдительность при активном автопилоте

Ученые обманули систему распознавания лиц с помощью естественного макияжа

Исследование: в 2021 году глобальные затраты на ИИ превысили 20%

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK