LowKey новое приложение против распознавания лиц

Приложение получило название LowKey и предназначено для защиты людей от несанкционированного наблюдения, при этом не "ломая" фотографии. Тестирование показывает что LowKey работает даже намного лучше, чем Fawkes.

2 мин
Автор PINTA IT
LowKey новое приложение против распознавания лиц

Группа компьютерных ученых Мэрилендского университета выпустила веб-приложение, ориентированное на конфиденциальность, для изменения изображения людей в Интернете, так чтобы они запутали коммерческие системы распознавания лиц.

LowKey cool: This web app will tweak your photos to flummox facial-recognition systems, apparently
Boffins develop improved image poisoning technique to preserve privacy

Приложение получило название LowKey и предназначено для защиты людей от несанкционированного наблюдения, при этом не "ломая" фотографии.

Тестирование показывает что LowKey работает даже намного лучше, чем Fawkes.  А ученые надеются, что LowKey будет интегрирован в популярное программное обеспечение, особенно в платформы социальных сетей, хотя такие обсуждения еще не проводились.

Web-приложение доступно на одной из страниц университета: https://lowkey.umiacs.umd.edu/ Исходный код а также PDF-доклад об инструменте распространяется на сайте научной конференции ICLR 2021:

LowKey: Leveraging Adversarial Attacks to Protect Social Media...
Facial recognition systems are increasingly deployed by private corporations, government agencies, and contractors for consumer services and mass surveillance programs alike. These systems are...

Ученые признают, что такие системы, как LowKey или Fawkes, могут несколько ухудшать качество изображений, и надеются, что дальнейшие исследования улучшат качество вывода.

Также, они надеются, что их работа и связанные с ней проекты помогут убедить людей обмениваться меньшим объемом информации в Интернете, даже если такие инструменты, как LowKey, помогают защитить изображения, которыми люди делятся. и предостерегают, что данные решения предоставляют лишь процент защиты, хоть он и достигает 99%.

«Сложность обмана этих систем машинного обучения должна заставить людей задуматься о том, чтобы предоставлять общественности меньше личных данных»