Des chercheurs israéliens ont développé un réseau de neurones capable de générer des visages "maîtres" - des images de visages pouvant chacun imiter plusieurs identifiants. Les travaux suggèrent qu'il est possible de générer de telles "clés maîtresses" pour plus de 40 % de la population en utilisant seulement 9 visages synthétisés à l'aide du Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN - trois principaux systèmes de reconnaissance faciale. La recherche a été menée conjointement avec des institutions scientifiques de Tel-Aviv.
Au cours de leurs travaux, les scientifiques ont découvert qu'un seul visage généré est capable d'imiter 20 % des visages avec Labeled Fa.ces in the Wild (LFW) de l'Université du Massachusetts - une base de données collaborative ouverte utilisée pour le développement et le test de systèmes de reconnaissance faciale et une base de données de référence pour le système israélien. Comme vous le savez, il est souvent utilisé pour tester les systèmes de reconnaissance d'identité.
La nouvelle méthode améliore les travaux récents similaires de l'Université de Sienne, qui nécessitent un niveau d'accès privilégié à un système d'apprentissage automatique. En revanche, la nouvelle méthode prend des caractéristiques généralisées à partir de matériaux accessibles au public et les applique pour générer des caractéristiques de visage qui couvrent un grand nombre d'instances. Dans diverses conditions, les scientifiques ont réussi à identifier "positivement" plus de 40% à 60% des personnes à l'aide de seulement 9 photos générées.
Dans cette approche StyleGAN est initialement utilisé comme une méthode d'optimisation de boîte noire axée (sans surprise) sur des données de grande dimension, car il est important de trouver les caractéristiques faciales les plus larges et les plus généralisées requises par un système d'authentification.
L'article indique que "l'authentification basée sur le visage est extrêmement vulnérable même lorsqu'il n'y a aucune information sur l'identité de la cible", et les chercheurs considèrent leur initiative comme une approche viable de la méthodologie de piratage des systèmes de reconnaissance faciale.
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