Новые маски позволяют уклониться от систем распознавания лиц

Израильские исследователи обнаружили, что тканевые маски, закрывающие нос и рот и нанесенные на них враждебными узорами, более чем в 96% случаев ускользают от систем распознавания лиц.

Первоначально системы распознавания лиц были поставлены в тупик ношением масок, вызванным пандемией COVID-19, но вскоре они справились с этой задачей (хотя и с ошибками). Исследователи из израильского Университета Бен-Гуриона в Негеве и Тель-Авивского университета решили взять на себя роль противника, чтобы узнать, смогут ли они разработать определенный шаблон или маску, которая будет работать против современных моделей распознавания лиц на основе глубокого обучения, сообщает Help Net Security.

Участников попросили эксперимента пройти по коридору, надев различные контрольные маски, такие как синяя хирургическая маска и маски с реалистичными человеческими чертами (пола владельца и противоположного пола). Короткое видео показывает процесс. Во всех сценариях лица участников были обнаружены и распознаны.

При ношении масок с противоборствующим рисунком, напечатанным как на бумажных, так и на тканевых масках, алгоритмы распознавания лиц обнаруживали лицо, но не могли сопоставить его, что означает, что ношение маски не вызовет подозрений, сообщает Help Net Security.

Используемый узор немного напоминает нижнюю половину черепа, изображенного на празднике Синко де Майо, но с яркими цветами на фоне цвета кожи.

Подход исследователей описывается как «процесс оптимизации на основе градиента для создания универсального возмущения (и маски)». Это означает, что любой человек может носить такой же рисунок.

Они зафиксировали, что в реальных экспериментах с системами видеонаблюдения распознавание лиц смогло сопоставить только 3,34% участников, носивших маску, по сравнению с минимум 83,34% участников, носивших другие оцениваемые маски.

Исследователи отметили, что для преодоления моделей распознавания лиц может потребоваться несколько стилей узоров. Изготовленные на заказ маски – это опасная возможность.

Модели необходимо обучать распознавать модели противостояния по мере их развития, как и все другие угрозы.

По материалам Biometrics Research Group. Автор Frank Hersey

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *