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जब सुरक्षा से संबंधित नई तकनीकों की बात आती है तो लगातार धक्का-मुक्की होती रहती है। शोधकर्ता एक नई सुरक्षा प्रणाली का आविष्कार करेंगे, ताकि अन्य लोग इसे दरकिनार करने का एक तरीका ढूंढ सकें, इससे पहले कि अन्य लोग आएं और इसे और मजबूत करने का कोई तरीका खोजें। यह एक दुष्चक्र है और यह निश्चित रूप से चेहरे-पहचान सॉफ्टवेयर पर लागू होता है, जो अब हवाई अड्डे की सुरक्षा से लेकर हमारे अनलॉक करने तक हर चीज में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। iPhone X हैंडसेट.
ए नया काम हालाँकि, चीन में शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एलईडी-जड़ित निर्माण के माध्यम से इसे कमजोर करने का खतरा है बेसबॉल कैप, जो चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियों को धोखा देकर यह सोचने में सक्षम है कि आप कोई अन्य व्यक्ति हैं पूरी तरह से. स्मार्ट (लेकिन डरावना) हैक में किसी व्यक्ति के चेहरे पर प्रकाश के अवरक्त बिंदु प्रक्षेपित करना शामिल होता है, जिसे बाद में चेहरे की पहचान करने वाले कैमरों द्वारा पता लगाया जाता है और चेहरे के विवरण के रूप में गलत व्याख्या की जाती है। एक डेमो में, शोधकर्ता 70 प्रतिशत से अधिक सटीकता के साथ चेहरे-पहचान कैमरों को यह सोचकर मूर्ख बनाने में सक्षम थे कि वह व्यक्ति कोई और था (गायक मोबी सहित)।
“इस तरह का हमला शुरू करके, एक हमलावर न केवल निगरानी कैमरों को चकमा दे सकता है; इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि वह अपने लक्षित शिकार का प्रतिरूपण कर सकता है और चेहरे प्रमाणीकरण प्रणाली को पारित कर सकता है, बशर्ते पीड़ित की तस्वीर हमलावर द्वारा हासिल कर ली गई हो,'' शोधकर्ताओं ने कहा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध पेपर में लिखें. “…आस-पास के लोगों द्वारा हमला पूरी तरह से अदृश्य है, क्योंकि न केवल प्रकाश अदृश्य है, बल्कि हमला शुरू करने के लिए हमने जो उपकरण बनाया है वह भी काफी छोटा है। एक बड़े डेटा सेट पर हमारे अध्ययन के अनुसार, हमलावरों के पास ऐसे प्रतिकूल उदाहरण खोजने के लिए 70 प्रतिशत से अधिक सफलता दर है जिसे इन्फ्रारेड द्वारा कार्यान्वित किया जा सकता है।
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यह तथाकथित "प्रतिकूल वस्तुओं" का एकमात्र समान उदाहरण नहीं है जो हमने देखा है। पहले हमने कवर किया है प्रतिकूल चश्मा जो लोगों को पहचानने योग्य बनाने में सक्षम है चेहरे की पहचान, और उदाहरण के लिए, छवि-पहचान प्रणाली बनाने के लिए 3-मुद्रित वस्तु पर बनावट बदलने का एक तरीका 3डी-मुद्रित कछुए को राइफल के रूप में पहचानें.
हालाँकि नवीनतम चीन-आधारित अध्ययन की सहकर्मी-समीक्षा नहीं की गई है, और इसलिए हम परिणामों की पुष्टि नहीं कर सकते हैं, यह ऐसा लगता है कि अधिक से अधिक उदाहरण कम्प्यूटेशनल छवि पहचान की संभावित कमजोरियों को उजागर कर रहे हैं।
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