Дослідники з Ізраїлю розробили нейронну мережу, здатну генерувати «головні» обличчя – зображення облич, кожне з яких може видавати себе за кілька ідентифікаторів. Робота передбачає, що можна згенерувати такі «майстер-ключі» для більш ніж 40% населення, використовуючи тільки 9 облич, синтезованих за допомогою Generative Adversarial Network (GAN) StyleGAN – трьох провідних систем розпізнавання облич. Дослідження проводилися спільно з науковими установами Тель-Авіва.
В ході роботи вчені з’ясували, що єдине згенероване обличчя здатне імітувати 20% облич з Labeled Faces in the Wild (LFW) Массачусетського університету – спільної відкритої бази даних, використовуваної для розробки і тестування систем ідентифікації облич та еталонної бази даних для ізраїльської системи. Як відомо, саме вона часто використовується для тестування систем розпізнавання особистості.
Новий метод покращує аналогічну недавню роботу Університету Сієни, яка вимагає привілейованого рівня доступу до системи машинного навчання. На відміну від цього, новий метод використовує узагальнені характеристики із загальнодоступних матеріалів і застосовує їх для створення характеристик облич, які охоплюють величезну кількість примірників. У різних умовах вченим вдавалося домогтися «позитивної» ідентифікації більш від 40% до 60% осіб за допомогою всього 9 згенерованих фотографій.
В даному підході StyleGAN спочатку використовується як метод оптимізації «чорного ящика», орієнтованого (що не дивно) на дані високої розмірності, оскільки важливо знайти найширші і узагальненіші риси обличчя, яких потребує система аутентифікації.
У документі стверджується, що «аутентифікація на основі обличчя надзвичайно вразлива, навіть якщо немає інформації про цільову особистість», і дослідники вважають свою ініціативу дієвим підходом до методології злому систем розпізнавання осіб.
Читайте також:
Leave a Reply