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.