अच्छी खबर? वे अभी भी अधिकांश लोगों के लिए पहचानने योग्य नहीं हैं। बुरी ख़बरें? वे आधुनिक कंप्यूटर विज्ञान को मूर्ख नहीं बनाते।
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यह जानकारी ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय और कॉर्नेल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक नए प्रोजेक्ट के अनुसार है, जिसका उपयोग किया गया था ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना को संशोधित पहचानों का सही अनुमान लगाएं अस्पष्टता से छुपे हुए लोगों की. जबकि मानव ने 0.19 प्रतिशत समय में संशोधित पहचानों का सही अनुमान लगाया, मशीन लर्निंग सिस्टम 83 प्रतिशत सटीकता के साथ सही निर्णय लेने में सक्षम था, जब पांच प्रयासों की अनुमति दी गई थी।
"फ़ोटो और वीडियो में लोगों की पहचान छिपाने के लिए अक्सर धुंधलापन और पिक्सेलेशन का उपयोग किया जाता है," विटाली श्मातिकोवकॉर्नेल में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। “इनमें से कई परिदृश्यों में, प्रतिद्वंद्वी को संभावित लोगों के एक छोटे समूह का बहुत अच्छा अंदाज़ा होता है छवि में कौन प्रकट हो सकता था, और उसे बस यह पता लगाने की आवश्यकता है कि उनमें से कौन छवि में हैं चित्र।"
श्मातिकोव ने आगे कहा, यह बिल्कुल वैसा ही परिदृश्य है जहां टीम की तकनीक अच्छी तरह से काम करती है। उन्होंने कहा, "इससे पता चलता है कि धुंधलापन, पिक्सेलेशन और अन्य छवि अस्पष्टता के तरीके ज्यादा सुरक्षा प्रदान नहीं कर सकते हैं जब किसी की पहचान उजागर करने से उन्हें खतरा हो सकता है।"
बेशक, चुनौती यह है कि अक्सर किसी व्यक्ति की सुरक्षा के लिए उसकी पहचान को मिटाने के ऐसे तरीकों का इस्तेमाल किया जाता है, जैसे व्हिसिलब्लोअर या किसी अपराध का गवाह। ऐसे छवि पहचान एल्गोरिदम को लागू करके, के आधार पर कृत्रिम तंत्रिका प्रसार, उन छवियों के लिए जिन्हें ऑफ-द-शेल्फ टूल का उपयोग करके अस्पष्ट किया गया है, लोगों को संभावित रूप से नुकसान पहुंचाया जा सकता है।
श्मातिकोव ने कहा, "मौलिक चुनौती गोपनीयता सुरक्षा प्रौद्योगिकियों और मशीन लर्निंग के बीच अंतर को पाटना है।" "गोपनीयता प्रौद्योगिकियों के कई डिज़ाइनर आधुनिक मशीन लर्निंग की शक्ति की पूरी तरह से सराहना नहीं करते हैं - और यह उन प्रौद्योगिकियों की ओर ले जाता है जो वास्तव में गोपनीयता की रक्षा नहीं करती हैं।"
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