Sistema de aprendizagem profunda pode identificar rostos pixelados

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Todos estão familiarizados com o método padrão para ocultar a identidade de uma pessoa em uma notícia ou vídeo, que frequentemente envolve desfocar ou pixelizar seu rosto para torná-lo irreconhecível.

As boas notícias? Eles ainda são irreconhecíveis para a esmagadora maioria das pessoas. As más notícias? Eles não enganam a ciência da computação moderna.

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Essa informação está de acordo com um novo projeto realizado por pesquisadores da Universidade do Texas em Austin e da Universidade Cornell, que utilizou aprendizagem profunda para adivinhar corretamente as identidades redigidas de pessoas escondidas pela ofuscação. Embora as identidades adivinhadas por humanos tenham sido editadas corretamente em 0,19% das vezes, o sistema de aprendizado de máquina foi capaz de fazer um julgamento correto com 83% de precisão, quando foram permitidas cinco tentativas.

“O desfoque e a pixelização são frequentemente usados ​​para ocultar a identidade das pessoas em fotos e vídeos”, Vitaly Shmatikov

, professor de ciência da computação na Cornell, disse ao Digital Trends. “Em muitos desses cenários, o adversário tem uma boa ideia de um pequeno conjunto de possíveis pessoas quem poderia ter aparecido na imagem, e ele só precisa descobrir quais deles estão na foto."

Este, continuou Shmatikov, é exatamente o cenário em que a tecnologia da equipe funciona bem. “Isso mostra que o desfoque, a pixelização e outros métodos de ofuscação de imagens podem não fornecer muita proteção quando a exposição da identidade de alguém os colocaria em risco”, disse ele.

O desafio, claro, é que muitas vezes esses métodos de ocultação da identidade de uma pessoa são utilizados para proteger uma pessoa, como um denunciante ou uma testemunha de um crime. Ao aplicar tais algoritmos de reconhecimento de imagem, baseados em redes neurais artificiais, a imagens que foram, portanto, ofuscadas usando ferramentas disponíveis no mercado, as pessoas podem ser potencialmente colocadas em perigo.

“O desafio fundamental é colmatar a lacuna entre as tecnologias de proteção da privacidade e a aprendizagem automática”, disse Shmatikov. “Muitos designers de tecnologias de privacidade não apreciam totalmente o poder do aprendizado de máquina moderno – e isso leva a tecnologias que na verdade não protegem a privacidade.”

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