Root NationȘtiriștiri ITO rețea neuronală a fost antrenată pentru a crea fețe „universale” care păcălesc sistemele de identificare

O rețea neuronală a fost antrenată pentru a crea fețe „universale” care păcălesc sistemele de identificare

-

Cercetătorii din Israel au dezvoltat o rețea neuronală capabilă să genereze fețe „master” – imagini ale fețelor care pot uzurpa fiecare mai mulți identificatori. Lucrarea sugerează că este posibil să se genereze astfel de „chei principale” pentru mai mult de 40% din populație folosind doar 9 fețe sintetizate folosind StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) - trei sisteme de recunoaștere a feței. Cercetarea a fost realizată în comun cu instituții științifice din Tel Aviv.

În timpul lucrării, oamenii de știință au descoperit că o singură față generată este capabilă să imite 20% dintre fețele cu Fa etichetat.ces in the Wild (LFW) a Universității din Massachusetts - o bază de date deschisă colaborativă utilizată pentru dezvoltarea și testarea sistemelor de recunoaștere facială și o bază de date de referință pentru sistemul israelian. După cum știți, este adesea folosit pentru testarea sistemelor de recunoaștere a identității.

Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN

Noua metodă îmbunătățește lucrările recente similare de la Universitatea din Siena, care necesită un nivel privilegiat de acces la un sistem de învățare automată. În schimb, noua metodă preia caracteristici generalizate din materiale disponibile public și le aplică pentru a genera caracteristici ale feței care se întind pe un număr mare de cazuri. În diverse condiții, oamenii de știință au reușit să obțină o identificare „pozitivă” a mai mult de 40% până la 60% dintre persoane cu ajutorul a doar 9 fotografii generate.

În această abordare StyleGAN este folosit inițial ca o metodă de optimizare cutie neagră axată (nesurprinzător) pe date cu dimensiuni mari, deoarece este important să găsim cele mai largi și generalizate caracteristici faciale necesare unui sistem de autentificare.

Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN

Lucrarea afirmă că „autentificarea bazată pe față este extrem de vulnerabilă chiar și atunci când nu există informații despre identitatea țintei”, iar cercetătorii văd inițiativa lor ca o abordare viabilă a metodologiei de hacking a sistemelor de recunoaștere facială.

Citeste si:

Dzherelouni
Inscrie-te
Notifică despre
oaspete

0 Comentarii
Recenzii încorporate
Vezi toate comentariile