Специалист по кибербезопасности разработал узоры, обманывающие камеры видеонаблюдения
Американский исследователь за год провел около 31 миллиона тестов, чтобы создать сгенерированные компьютером узоры, которые мешают распространенным камерам наблюдения и считывателям номеров распознавать людей и автомобили. Проект впервые публично протестирован на конференции Def Con в Лас-Вегасе.
Специалист по кибербезопасности из Канзас-Сити Билл Свирингeн разработал проект noRecognition, цель которого — помочь людям избежать автоматического распознавания современными камерами видеонаблюдения. По его словам, за последний год он провел около 31 миллиона тестов, чтобы создать узоры, которые при нанесении на одежду или предметы мешают алгоритмам распознавать то, что ими закрыто.
Узоры не блокируют саму съемку, но нарушают работу алгоритмов, обычно используемых для распознавания лиц, людей или автомобильных номеров, из-за чего система не срабатывает и не выдает сигнал тревоги. Свирингeн называет приватность фундаментальным правом и описывает проект как способ для людей «отказаться» от слежки.
От алгоритмов с открытым кодом к самообучающейся модели
Проект начался с тестов, в ходе которых постепенно обманывались отдельные алгоритмы видеораспознавания с открытым исходным кодом. Со временем это переросло в модель обучения с подкреплением, которая сама тренируется, многократно создавая узоры, пока они не начинают обманывать сразу несколько систем распознавания. Сейчас модель способна обходить все 11 протестированных алгоритмов с открытым кодом, включая программное обеспечение считывателей номеров Flock, нательных камер полиции Axon и систему Clearview AI.
В прошлую пятницу на конференции Def Con в Лас-Вегасе Свирингeн при поддержке компании Donut Media провел первый реальный тест, нанеся один из новых узоров на автомобиль Toyota Yaris 2009 года, чтобы проверить, останется ли он незамеченным для камеры Flock. По его словам, тест прошел успешно, хотя колеса автомобиля оказались проблемной зоной.
Свирингeн заявил, что не публикует свои самые эффективные узоры в интернете, чтобы производители камер не смогли быстро адаптировать под них алгоритмы. У проекта noRecognition также есть краудфандинговая кампания для выпуска продукции с этими узорами — футболок и толстовок, а в перспективе — и пленок для автомобилей.
