Как стать невидимкой
Ни для кого не секрет, что современные системы распознавания лиц представляют угрозу личной приватности. Уже сейчас такие системы ежедневно сканируют миллионы лиц в Китае, Великобритании и России без согласия граждан на это.
Исследователи из Чикагского университета придумали любопытный алгоритм клоакинга, который позволяет защититься от распознавания лиц.
Дело в том, что системы распознавания лиц берут фотографии для обучения своей системы из ваших открытых данных – в основном, из профилей в социальных сетях и других открытых источников.
Например, крупнейшая система распознавания лиц Clearview.ai для обучения использовала более трёх миллиардов фотографий из интернета и социальных сетей. Clearview.ai демонстрирует, насколько легко построить такую систему распознавания на снимках из Facebook и «Вконтакте».
Так вот, новый алгоритм Fawkes эффективно подрывает базу обучения «вражеской» нейросети. Перед публикацией каждой фотографии в ней делаются незаметные попиксельные изменения, после чего она становится не то что непригодной для использования при обучении, а буквально портит систему распознавания лиц.
Программа Fawkes работает локально на вашем компьютере и выполняет клоакинг фотографий. После обработки вы можете использовать фотографии как угодно – публиковать в социальных сетях, передавать друзьям или распечатывать на бумаге. В любом случае, для распознавания лиц они уже бесполезны, как показала проверка в ходе научного исследования чикагской группы.
Fawkes протестирован и показал эффективность 100% против самых известных моделей распознавания Microsoft Azure Face API и Amazon Rekognition.
Алгоритмы сжатия изображений тоже не портят защиту клоакинга. Исследователи проверяли материал на прогрессивном JPEG, который используется в Facebook и Twitter для пережатия картинок, на уровнях качества от 5 до 95. В общем, сжатие немного ослабляет защиту клоакинга, но при этом ещё более значительно снижается качество распознавания лиц.
