diverse

Faceți cunoștință cu „Chameleon” – un model AI care vă poate proteja de recunoașterea facială datorită unei măști digitale sofisticate

faceti-cunostinta-cu-„chameleon”-–-un-model-ai-care-va-poate-proteja-de-recunoasterea-faciala-datorita-unei-masti-digitale-sofisticate
O ilustrare a unei fețe cu cod binar și simboluri într-un stil pixelat

AI ar putea crea măști digitale pentru a-ți ascunde fotografiile personale de criminalii cibernetici. (Credit imagine: cybermagician prin Shutterstock)

Inteligenţă artificială (AI) ar putea deține cheia pentru a vă ascunde fotografiile personale de software-ul nedorit de recunoaștere facială și de fraudatori, totul fără a distruge calitatea imaginii.

Un nou studiu de la Universitatea Georgia Tech, publicat pe 19 iulie în pre-print arXiv baza de date, detaliază modul în care cercetătorii au creat un model AI numit „Chameleon”, care poate produce o „mască unică, personalizată de protecție a vieții private (P-3)” pentru fotografiile personale, care împiedică scanarea facială nedorită de la detectarea feței unei persoane. Cameleonul va determina, în schimb, scanerele de recunoaștere facială să recunoască fotografiile ca fiind altcineva.

„Partajarea datelor și analizele pentru păstrarea confidențialității, cum ar fi Chameleon, vor ajuta la avansarea guvernării și la adoptarea responsabilă a tehnologiei AI și la stimularea științei și inovației responsabile”, a spus autorul principal al studiului. Ling Liuprofesor de calcul bazat pe date și inteligență la Georgia Tech’s School of Computer Science (care a dezvoltat modelul Chameleon alături de alți cercetători), într-o declarație.

Înrudit: Modelele lingvistice mari nu sunt potrivite pentru utilizarea în lumea reală, avertizează oamenii de știință – chiar și schimbările ușoare fac ca modelele lor mondiale să se prăbușească

Sistemele de recunoaștere facială sunt acum obișnuite în viața de zi cu zi, de la camerele poliției până la Face ID pe iPhone. Dar scanarea nedorită sau neautorizată poate duce la infractorii cibernetici să colecteze imagini pentru escrocherii, să comită fraude sau urmărire. Ei pot chiar colecta imagini pentru a construi baze de date care să fie utilizate pentru direcționarea publicității nedorite și atacurile cibernetice.

Realizarea măștilor

În timp ce mascarea imaginilor nu este nimic nou, sistemele existente ofusca adesea detaliile cheie ale fotografiei unei persoane sau nu reușesc să păstreze o imagine de orice calitate reală prin introducerea de artefacte digitale. Pentru a depăși acest lucru, cercetătorii au spus că Chameleonul are trei caracteristici specifice.

Prima este utilizarea optimizării imaginilor încrucișate care îi permite lui Chameleon să creeze o mască P3 per utilizator, mai degrabă decât o mască nouă pentru fiecare imagine. Aceasta înseamnă că sistemul AI poate oferi protecție instantanee pentru un utilizator și, de asemenea, permite utilizarea mai eficientă a resurselor de calcul limitate; acesta din urmă ar fi probabil util dacă Chameleon ar fi adoptat pentru utilizare în dispozitive precum smartphone-urile.

Primiți cele mai fascinante descoperiri din lume direct în căsuța dvs. de e-mail.

În al doilea rând, Chameleon încorporează „o optimizare a perceptibilității” – aceasta se referă la modul în care o imagine este redată automat, fără intervenție manuală sau setare a parametrilor – pentru a asigura păstrarea calității vizuale a unei imagini faciale protejate.

A treia caracteristică este consolidarea unei măști P3, astfel încât să fie suficient de robustă pentru a contracara modele necunoscute de recunoaștere facială. Acest lucru se realizează prin integrarea optimizată pentru diversitate focală învăţarea în ansamblu în procesul de generare a măștilor. Cu alte cuvinte, folosește o tehnică de învățare automată care combină predicțiile mai multor modele pentru a îmbunătăți acuratețea algoritmului.

În cele din urmă, cercetătorii ar dori să aplice metodele de ofuscare ale lui Chameleon dincolo de protecția imaginilor personale ale utilizatorilor individuali.

„Am dori să folosim aceste tehnici pentru a proteja imaginile împotriva utilizării pentru antrenarea modelelor generative de inteligență artificială. Am putea proteja informațiile din imagine împotriva utilizării fără consimțământ”, a spus doctorandul Georgia Tech. Tiansheng Huangcare a fost implicat și în dezvoltarea Cameleonului.

Roland Moore-Colyer este un scriitor independent pentru Live Science și editor manager la publicația de tehnologie pentru consumatori TechRadar, care rulează pe verticala Mobile Computing. La TechRadar, unul dintre cele mai mari site-uri web de tehnologie pentru consumatori din Marea Britanie și SUA, el se concentrează pe smartphone-uri și tablete. Dar, dincolo de asta, el profită de mai mult de un deceniu de experiență în scris pentru a aduce oamenilor povești care acoperă vehiculele electrice (EV), evoluția și utilizarea practică a inteligenței artificiale (AI), produsele și cazurile de utilizare cu realitate mixtă și evoluția computerului. atât la nivel macro cât și din punct de vedere al consumatorului.

To top
Cluburile Știință&Tehnică
Prezentare generală a confidențialității

Acest site folosește cookie-uri pentru a-ți putea oferi cea mai bună experiență în utilizare. Informațiile cookie sunt stocate în navigatorul tău și au rolul de a te recunoaște când te întorci pe site-ul nostru și de a ajuta echipa noastră să înțeleagă care sunt secțiunile site-ului pe care le găsești mai interesante și mai utile.