Para peneliti dari Israel telah mengembangkan jaringan saraf yang mampu menghasilkan wajah "master" - gambar wajah yang masing-masing dapat meniru banyak pengenal. Pekerjaan tersebut menunjukkan bahwa adalah mungkin untuk menghasilkan "kunci utama" seperti itu untuk lebih dari 40% populasi hanya dengan menggunakan 9 wajah yang disintesis menggunakan Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN - tiga sistem pengenalan wajah terkemuka. Penelitian ini dilakukan bersama dengan lembaga ilmiah di Tel Aviv.
Selama penelitian berlangsung, para ilmuwan menemukan bahwa satu wajah yang dihasilkan mampu meniru 20% wajah berlabel Fa.ces in the Wild (LFW) dari University of Massachusetts - database terbuka kolaboratif yang digunakan untuk pengembangan dan pengujian sistem pengenalan wajah dan database referensi untuk sistem Israel. Seperti yang Anda ketahui, ini sering digunakan untuk menguji sistem pengenalan identitas.
Metode baru ini menyempurnakan pekerjaan terbaru serupa dari University of Siena, yang memerlukan tingkat akses istimewa ke sistem pembelajaran mesin. Sebaliknya, metode baru mengambil fitur umum dari materi yang tersedia untuk umum dan menerapkannya untuk menghasilkan fitur wajah yang mencakup sejumlah besar contoh. Dalam berbagai kondisi, para ilmuwan berhasil mencapai identifikasi "positif" lebih dari 40% hingga 60% orang hanya dengan bantuan 9 foto yang dihasilkan.
Dalam pendekatan ini GayaGAN awalnya digunakan sebagai metode pengoptimalan kotak hitam yang berfokus (tidak mengejutkan) pada data berdimensi tinggi, karena penting untuk menemukan fitur wajah terluas dan paling umum yang diperlukan oleh sistem otentikasi.
Makalah tersebut menyatakan bahwa "otentikasi berbasis wajah sangat rentan bahkan ketika tidak ada informasi tentang identitas target," dan para peneliti melihat inisiatif mereka sebagai pendekatan yang layak untuk metodologi peretasan sistem pengenalan wajah.
Baca juga:
- Kecerdasan buatan membantu NASA dalam mempelajari Matahari
- UE sedang mencoba mengatur pengenalan wajah di tempat umum