A rede neural foi ensinada a desenhar faces “universais” que podem enganar os sistemas de identificação modernos

Cientistas de Israel criaram uma rede neural capaz de gerar “rostos maternos” (por analogia com chaves mestras). Cada uma das imagens é capaz de simular múltiplas personalidades para sistemas de reconhecimento. Os pesquisadores acreditam que apenas 9 faces sintetizadas são capazes de substituir imagens de mais de 40% da população.

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O StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) foi testado em três sistemas eficientes de reconhecimento facial. A pesquisa foi realizada em conjunto com instituições científicas em Tel Aviv. Ao testar o sistema, os especialistas descobriram que um único rosto gerado é capaz de imitar 20% dos rostos do banco de dados aberto da Universidade de Massachusetts – geralmente é usado especificamente para testar sistemas de reconhecimento de personalidade.

O método proposto melhora os métodos publicados recentemente pela Universidade de Siena. Ao mesmo tempo, novas pesquisas não requerem acesso a materiais e tecnologias fechadas e permitem o uso de fontes abertas como “amostras” para “substituição” da esmagadora maioria das pessoas. Sob diferentes condições, os cientistas foram capazes de alcançar a identificação “positiva” de mais de 40-60% dos rostos usando apenas 9 fotografias geradas.

O sistema usa o chamado. Um “algoritmo evolutivo” e um “neuropreditor” que estima a probabilidade de quanto o “candidato” atual será melhor do que as faces geradas durante as tentativas anteriores.

Descobriu-se que a duração do processo não afeta a qualidade do treinamento do sistema. Em conclusão, os cientistas afirmaram que “os sistemas de identificação com base no rosto são extremamente vulneráveis” mesmo que os invasores não tenham informações sobre a personalidade “alvo”, e a técnica desenvolvida é bastante eficaz para enganar as tecnologias de reconhecimento de pessoas.

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