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.
Источник: forklog.com
