イスラエルの研究者は、「マスター」顔を生成できるニューラル ネットワークを開発しました。これは、それぞれが複数の識別子になりすますことができる顔の画像です。 この研究は、40 つの主要な顔認識システムである Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN を使用して合成された 9 つの顔だけを使用して、人口の % 以上に対してそのような「マスター キー」を生成できることを示唆しています。 この研究は、テルアビブの科学機関と共同で実施されました。
研究の過程で、科学者たちは、生成された 20 つの顔が、ラベル付きの顔の % を模倣できることを発見しました。ces マサチューセッツ大学の in the Wild (LFW) - 顔認識システムの開発とテストに使用される共同オープン データベースおよびイスラエル システムの参照データベース。ご存知のとおり、ID 認識システムのテストによく使用されます。
新しい方法は、機械学習システムへの特権レベルのアクセスを必要とする、シエナ大学の同様の最近の研究を改良したものです。 対照的に、新しい方法は、公開されている素材から一般化された特徴を取得し、それらを適用して、膨大な数のインスタンスにまたがる顔の特徴を生成します。 さまざまな条件で、科学者は生成されたわずか 40 枚の写真の助けを借りて、60% から 9% 以上の人の「肯定的な」識別を達成することができました。
このアプローチでは スタイルGAN 認証システムに必要な最も広範で最も一般化された顔の特徴を見つけることが重要であるため、最初は (当然のことながら) 高次元データに焦点を当てたブラックボックス最適化手法として使用されました。
この論文は、「顔ベースの認証は、ターゲットの身元に関する情報がない場合でも非常に脆弱である」と述べており、研究者は、顔認識システムをハッキングする方法論への実行可能なアプローチとして、彼らのイニシアチブを見ています.
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