Các nhà nghiên cứu từ Israel đã phát triển một mạng lưới thần kinh có khả năng tạo ra các khuôn mặt "chính" - hình ảnh của các khuôn mặt mà mỗi khuôn mặt có thể đóng giả nhiều định danh. Công trình cho thấy rằng có thể tạo ra các "khóa chính" như vậy cho hơn 40% dân số chỉ sử dụng 9 khuôn mặt được tổng hợp bằng cách sử dụng StyleGAN của Generative Adversarial Network (GAN) - ba hệ thống nhận dạng khuôn mặt hàng đầu. Nghiên cứu được thực hiện cùng với các tổ chức khoa học ở Tel Aviv.
Trong quá trình nghiên cứu, các nhà khoa học phát hiện ra rằng một khuôn mặt được tạo ra duy nhất có thể bắt chước 20% khuôn mặt có Pháp được gắn nhãn.ces in the Wild (LFW) của Đại học Massachusetts - cơ sở dữ liệu mở cộng tác được sử dụng để phát triển và thử nghiệm các hệ thống nhận dạng khuôn mặt và cơ sở dữ liệu tham chiếu cho hệ thống của Israel. Như bạn đã biết, nó thường được sử dụng để thử nghiệm các hệ thống nhận dạng danh tính.
Phương pháp mới cải thiện công việc tương tự gần đây của Đại học Siena, đòi hỏi mức độ truy cập đặc quyền vào hệ thống máy học. Ngược lại, phương pháp mới lấy các đặc điểm tổng quát từ các tài liệu có sẵn công khai và áp dụng chúng để tạo các đặc điểm khuôn mặt trải rộng trên một số lượng lớn các trường hợp. Trong các điều kiện khác nhau, các nhà khoa học đã cố gắng đạt được nhận dạng "tích cực" của hơn 40% đến 60% số người chỉ với 9 bức ảnh được tạo.
Trong cách tiếp cận này Phong cáchGAN ban đầu được sử dụng như một phương pháp tối ưu hóa hộp đen tập trung (không ngạc nhiên) vào dữ liệu nhiều chiều, vì điều quan trọng là tìm ra các đặc điểm khuôn mặt rộng nhất và tổng quát nhất mà hệ thống xác thực yêu cầu.
Bài báo nói rằng "xác thực dựa trên khuôn mặt cực kỳ dễ bị tổn thương ngay cả khi không có thông tin về danh tính của mục tiêu" và các nhà nghiên cứu coi sáng kiến của họ là một cách tiếp cận khả thi đối với phương pháp hack hệ thống nhận dạng khuôn mặt.
Đọc thêm:
- Trí tuệ nhân tạo giúp NASA nghiên cứu Mặt trời
- EU đang cố gắng điều chỉnh tính năng nhận dạng khuôn mặt ở những nơi công cộng