摘要: 人臉識別的各項應(yīng)用推陳出新,隱私疑慮卻未曾消除?，F(xiàn)在有學(xué)者研發(fā)“抗人臉識別”的 AI,可以讓人臉識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率,從 100% 直線下降到只剩 0.5%!這項技術(shù)可望應(yīng)用成為“隱私過濾器”,如果你也是一個重視網(wǎng)絡(luò)隱 ...

人臉識別的各項應(yīng)用推陳出新,隱私疑慮卻未曾消除?，F(xiàn)在有學(xué)者研發(fā)“抗人臉識別”的 AI,可以讓人臉識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率,從 100% 直線下降到只剩 0.5%!

這項技術(shù)可望應(yīng)用成為“隱私過濾器”,如果你也是一個重視網(wǎng)絡(luò)隱私的人,這應(yīng)該會是你未來的必載神器。

當(dāng)我們上傳照片、視頻至社群平臺時,算法也抓取我們的信息、位置、友人的數(shù)據(jù),讓臉部識別系統(tǒng)對我們有更多的了解,并且不斷進(jìn)化。面對網(wǎng)絡(luò)隱私、數(shù)據(jù)的安全性問題,多倫多大學(xué)成功創(chuàng)建了一種破壞臉部識別系統(tǒng)的算法。

“當(dāng)臉部識別技術(shù)越精準(zhǔn)時,個人隱私也成了大問題?！薄捌渲幸粋€能有效打擊臉部識別方式,就是反臉部識別算法”負(fù)責(zé)該計劃的多倫多大學(xué)教授Parham Aarabi 如此表示。

該算法的特征在于使用了對抗訓(xùn)練(Adversarial training),是一種深度學(xué)習(xí)技術(shù),讓兩個人工智能互相對抗。

團(tuán)隊設(shè)計了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),第一個用于“識別人臉”,第二個則是專門“唱反調(diào)”破壞前者的臉部識別任務(wù)。這兩個網(wǎng)絡(luò)不斷地互相爭斗、相互學(xué)習(xí),創(chuàng)建了一場持續(xù)不斷的人工智能軍備競賽。

結(jié)果是,唱反調(diào)AI 能夠知道敵手臉部識別AI,在找尋什么關(guān)鍵部位,并適時動些人眼看不出來的小手腳 ,例如改變眼角,使其不太明顯,但卻能夠完全欺騙敵手,讓它無法識別。

團(tuán)隊于臉部數(shù)據(jù)庫 300-W(擁有 600 張包含多種族、照明條件、環(huán)境的臉部數(shù)據(jù)),測試了該系統(tǒng)。他們表示, 新算法可以將臉部識別準(zhǔn)確度 100%,毀到只剩 0.5%。

而該算法可以應(yīng)用在,類似 Instagram 過濾器的工具上。未來團(tuán)隊將希望通過 App 或網(wǎng)站公開提供隱私過濾器。