Нейросеть научили отрисовывать «универсальные» лица, способные обмануть системы распознавания

Учёные из Израиля создали нейросеть, способную генерировать «мастер-лица» (по аналогии с мастер-ключами). Каждое из изображений способно имитировать множество личностей для систем распознавания. Исследователи считают, что всего 9 синтезированных лиц способны заменить изображения более 40 % населения.

StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) тестировалась на трёх эффективных системах распознавания лиц. Исследования проводились совместно с научными учреждениями Тель-Авива. Тестируя систему, эксперты выяснили, что единственное сгенерированное лицо способно имитировать 20 % лиц из открытой базы данных Массачусетского университета — она часто используется именно для тестирования систем распознавания личности.

Предложенный метод улучшает методики, недавно опубликованные Сиенским университетом. При этом новые исследования не требуют доступа к закрытым материалам и технологиям и позволяют применять открытые источники в качестве «образцов» для «подмены» подавляющего большинства лиц. В разных условиях учёным удавалось добиться «положительной» идентификации более 40-60 % лиц с помощью всего 9 сгенерированных фотографий.

Система использует т. н. «эволюционный алгоритм» и «нейропредиктор», оценивающий вероятность того, насколько текущий «кандидат» будет лучше лиц, сгенерированных во предыдущих попыток.

Выяснилось, что длительность процесса не влияет на качество обучения системы. В заключение учёные заявили, что «системы идентификации на основе лиц чрезвычайно уязвимы» даже если у злоумышленников отсутствует информация о «целевой» личности, а разработанная методика вполне эффективна для обмана технологий распознавания людей.



Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Поделиться