Acest filtru face fotografiile dvs. invizibile pentru recunoasterea faciala

Foto: arvin keynes / Unsplash

In 2020, este sigur sa presupunem ca orice fotografie incarcata si facuta publica pe internet va fi analizata prin recunoastere faciala. Nu numai companiile precum Google si Facebook aplica recunoasterea faciala ca o caracteristica, dar companii precum Clearview AI scot discrete imagini de pe internetul public pentru a vinde tehnologia de recunoastere faciala politiei de ani de zile.

Acum, cercetatorii AI incep sa se gandeasca la modul in care tehnologia poate rezolva problema pe care a creat-o. Algoritmii cu nume precum „PrivacyNet” si „AnonymousNet” si „Fawkes” ofera acum o licarire de refugiu fata de algoritmii de recunoastere faciala care navigheaza pe internetul public.

Acesti algoritmi nu sunt solutia la confidentialitatea de pe web si nu pretind ca sunt. Dar sunt instrumente care, daca ar fi adoptate de platformele online, ar putea recupera o parte din confidentialitatea pierduta de obicei prin postarea de imagini online.

Fawkes este un sistem anti-recunoastere faciala bazat pe cercetari de la Universitatea din Chicago. Programul, un semn al mastilor Guy Fawkes popularizate de grupul de hacking Anonymous, incearca sa limiteze utilizarea imaginilor cu fete postate online.

Fawkes identifica aceste trasaturi invizibile si apoi le modifica, eliminand elementele comune.

Cand un algoritm de recunoastere faciala este instruit pentru a recunoaste aspectul unei persoane, face acest lucru gasind relatii intre pixeli in diferitele imagini de antrenament afisate. Aceasta relatie ar putea fi la fel de simpla ca si geometria fetei, dar cercetatorii Universitatii din Chicago subliniaza ca acesti algoritmi preiau si „trasaturi” invizibile ale aspectului unei persoane.

Fawkes identifica aceste trasaturi invizibile si apoi le modifica, eliminand punctele comune intre imagini. Deoarece aceste trasaturi minuscule nu erau vizibile anterior pentru ochiul uman, nici modificarile nu sunt. Aceste usoare schimbari sunt numite „mantie”.

Pentru a testa cat de eficient au pacalit imaginile acoperite de algoritmi din lumea reala, cercetatorii au instruit algoritmii de recunoastere faciala vandute de Microsoft, Amazon si Google pe imagini acoperite. Au descoperit ca mantiile lor erau 100% eficiente – cand fiecare imagine gasita era acoperita.

maduras buenorras porns
cachondas españolas videos porno caseros en español
videos xxx gratis español incesto gratis
asiatica forzada porno muy duro
sexo videos gratis chochitos jovencitos
lesbianas reales incesto abuelas
videos ponos coños bonitos
pornoo follándosela
folladas peludas se folla a su madre
tetas saltarinas parejas pilladas follando
videos porno subtitulados videos ponos
videos porno xxx incesto porno gay primera vez
follando a mi hijastra tetas playa
porno estremo incesto subtitulado español
forzada por el culo porno gay en castellano
travesti paja madre española se folla a su hijo
maturehd tias buenas desnudas
tetas en publico sexo en la playa nudista
pilladas playa forzada por el culo
filme porno vechi videos porno online

Cand aproximativ 15% din imaginile din datele de antrenament au fost dezvelite, rata de protectie a scazut sub 40%.

„Desi nu ne iluzionam ca acest sistem propus este el insusi rezistent la viitor, credem ca este un prim pas important si necesar in dezvoltarea instrumentelor de confidentialitate centrate pe utilizator pentru a rezista modelelor de invatare automata neautorizate”, au scris cercetatorii.

Alte abordari ale dezidentificarii fac modificari vizibile ale aspectului unei persoane, in incercarea de a limita daca acestea pot fi recunoscute atat de oameni, cat si de masini. Desi acest caz de utilizare pare mai obtuz, este o abordare care a atras atentia din partea Facebook si a mai multor universitati.

Cercetatorii Facebook din Tel Aviv au propus o metoda pentru a schimba aspectul unei persoane in videoclipurile live, facandu-le in general de nerecunoscut pentru masini.

Abordarea Facebook pentru dezidentificarea unei persoane utilizeaza un videoclip si o imagine facuta anterior a persoanei. Algoritmul gaseste asemanarile dintre imagine si videoclip si apoi incearca sa „distanteze” acele caracteristici similare ale fetei atunci cand genereaza un videoclip nou. Aceasta idee este aproape ca un deepfake personalizat, cu exceptia faptului ca este menit sa nu arate in mod specific ca o persoana.

„Acest lucru permite, de exemplu, utilizatorului sa lase un mesaj video cu aspect natural intr-un forum public intr-un mod anonim, care ar preveni probabil ca tehnologia de recunoastere a fetei sa le recunoasca”, au scris cercetatorii.

Doua lucrari, una de la Temple University si o alta lucrare comuna de la Universitatile Rochester si Purdue, au un alt tact. Acestea genereaza fete false randomizate si le cusura pe fetele fiind dezidentificate.

„Tinta acestei tehnici este de a pacali algoritmi de detectare a fetei, care s-a dovedit a fi mai capabili decat fiintele umane si, intre timp, pastreaza calitatea perceptiva pentru ochii omului”, Tao Li, student absolvent la Universitatea Purdue si co-autor al lucrarii AnonymousNet, spune OneZero intr-un e-mail.

Aceasta abordare ar putea fi utilizata pentru a proteja intimitatea celor care apar in fundalul imaginilor, ca tactica de redactare. Li spune ca problema dezidentificarii este de obicei asociata cu publicarea datelor sau cu modul de partajare a imaginilor cu persoanele din ele in seturi de date, fara a impartasi si identitatea acestor persoane. In acest din urma caz, este suficient sa schimbi fata persoanei pentru a nu fi identificat.

„Desi nu ne iluzionam ca acest sistem propus este el insusi rezistent la viitor, credem ca este un prim pas important si necesar”.

Li creeaza si o carcasa pentru uz personal. Daca exista o imagine a unui grup de oameni si cineva nu doreste ca fotografia lor sa fie afisata pe web, tehnica de inlocuire a fetei ar fi suficienta pentru a schimba fata acelei persoane fara a fi nevoie sa o estompeze si sa distruga fotografia.

Dar, indiferent de modul in care imaginile sunt redactate de la caz la caz, aceasta nu modifica valoarea generala a datelor si cat de rai actorii vor abuza de deschiderea internetului pentru a obtine si revinde date.

„Fara a minimaliza valoarea acestei cercetari, cel mai important intimitatea schimbarile de care avem nevoie sunt reforme structurale pentru a remodeleze stimulente corporative, masuri preventive nu individuale,“ Lindsey Barrett, avocat de personal la Communications & Technology Clinica de Drept Georgetown Law, spune OneZero . Aceste mari reforme structurale arata ca o interdictie a recunoasterii faciale si o lege robusta a confidentialitatii care impiedica colectarea datelor care incalca confidentialitatea.

„Sa fii atent la setarile de confidentialitate este mai bine decat sa nu fii atent la ele”, spune ea. „Stim insa, dupa ani de cercetari si bun simt, ca problema exploatarii datelor consumatorilor este prea mare si dificila pentru ca fiecare dintre noi sa o atenueze sau sa o previna pe cont propriu.”