Istraživači iz Izraela razvili su neuronsku mrežu sposobnu da generiše "glavna" lica - slike lica od kojih svako može imitirati više identifikatora. Rad sugerira da je moguće generirati takve "glavne ključeve" za više od 40% populacije koristeći samo 9 lica sintetiziranih korištenjem Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN - tri vodeća sistema za prepoznavanje lica. Istraživanje je sprovedeno u saradnji sa naučnim institucijama u Tel Avivu.
Tokom rada, naučnici su otkrili da jedno generisano lice može da imitira 20% lica sa označenim Faces in the Wild (LFW) Univerziteta Massachusetts - kolaborativna otvorena baza podataka koja se koristi za razvoj i testiranje sistema za prepoznavanje lica i referentna baza podataka za izraelski sistem. Kao što znate, često se koristi za testiranje sistema za prepoznavanje identiteta.
Nova metoda unapređuje sličan nedavni rad Univerziteta u Sijeni, koji zahtijeva privilegirani nivo pristupa sistemu mašinskog učenja. Nasuprot tome, nova metoda uzima generalizirane karakteristike iz javno dostupnih materijala i primjenjuje ih za generiranje karakteristika lica koje obuhvataju ogroman broj instanci. U različitim uslovima, naučnici su uspeli da postignu "pozitivnu" identifikaciju više od 40% do 60% osoba uz pomoć samo 9 generisanih fotografija.
U ovom pristupu StyleGAN se u početku koristi kao metoda optimizacije crne kutije fokusirana (ne iznenađuje) na visokodimenzionalne podatke, jer je važno pronaći najšire i najopćenitije crte lica koje zahtijeva sistem autentifikacije.
U radu se navodi da je "autentifikacija zasnovana na licu izuzetno ranjiva čak i kada nema informacija o identitetu mete", a istraživači svoju inicijativu vide kao održiv pristup metodologiji hakovanja sistema za prepoznavanje lica.
Pročitajte također:
- Umjetna inteligencija pomaže NASA-i u proučavanju Sunca
- EU pokušava regulisati prepoznavanje lica na javnim mjestima