¿Las buenas noticias? Todavía son irreconocibles para la inmensa mayoría de la gente. ¿Las malas noticias? No engañan a la informática moderna.
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Esa información es según un nuevo proyecto llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Texas en Austin y la Universidad de Cornell, que utilizó aprendizaje profundo a adivinar correctamente las identidades redactadas de personas ocultas por la ofuscación. Mientras que los humanos adivinaron identidades redactadas correctamente el 0,19 por ciento de las veces, el sistema de aprendizaje automático pudo hacer un juicio correcto con una precisión del 83 por ciento, cuando se le permitieron cinco intentos.
"El desenfoque y la pixelación se utilizan a menudo para ocultar las identidades de las personas en fotografías y vídeos".
Vitaly Shmátikov, dijo a Digital Trends un profesor de informática en Cornell. “En muchos de estos escenarios, el adversario tiene una idea bastante clara de un pequeño conjunto de posibles personas. quién podría haber aparecido en la imagen, y sólo necesita descubrir cuáles de ellos están en la imagen. imagen."Éste, continuó Shmatikov, es exactamente el escenario en el que la tecnología del equipo funciona bien. "Esto muestra que el desenfoque, la pixelación y otros métodos de ofuscación de imágenes pueden no brindar mucha protección cuando exponer la identidad de alguien lo pondría en riesgo", dijo.
El desafío, por supuesto, es que a menudo estos métodos de ocultar la identidad de una persona se utilizan para proteger a una persona, como un denunciante o un testigo de un delito. Aplicando tales algoritmos de reconocimiento de imágenes, basados en redes neuronales artificiales, a imágenes que, por lo tanto, han sido ofuscadas utilizando herramientas disponibles en el mercado, las personas podrían verse potencialmente en peligro.
"El desafío fundamental es cerrar la brecha entre las tecnologías de protección de la privacidad y el aprendizaje automático", dijo Shmatikov. "Muchos diseñadores de tecnologías de privacidad no aprecian plenamente el poder del aprendizaje automático moderno, y esto conduce a tecnologías que en realidad no protegen la privacidad".
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