Исследователь заявил о создании узоров, позволяющих избежать обнаружения камерами
Специалист по кибербезопасности Билл Свиринген разработал проект noRecognition, который генерирует компьютерные узоры для одежды, предметов и автомобилей. По его словам, такие узоры могут мешать системам видеонаблюдения автоматически распознавать людей, лица, объекты или транспорт. Об этом сообщает TechCrunch.
Свиринген утверждает, что в течение года провел около 31 млн тестов. Узоры не мешают камере записывать видео, но, по замыслу разработчика, затрудняют работу алгоритмов, которые анализируют изображения и отправляют автоматические уведомления об обнаруженных объектах, людях или лицах.
Исследователь начал с тестирования против алгоритмов обнаружения объектов с открытым исходным кодом, а впоследствии создал модель обучения с подкреплением. Система многократно проверяла созданные узоры и изменяла их после случаев, когда алгоритм всё же обнаруживал объект. По словам Свирингена, модель нашла варианты, способные противодействовать всем 11 алгоритмам, которые он тестировал, в частности программному обеспечению, используемому в считывателях номерных знаков Flock, нагрудных камерах Axon и камерах с Clearview AI.
Больше актуальных новостей читайте в Telegram-канале UA.News.
Первое публичное испытание состоялось на конференции по кибербезопасности Def Con в Лас-Вегасе. Один из новых узоров нанесли на Toyota Yaris 2009 года выпуска и проверили его действие перед камерой Flock. Свиринген заявил, что тест подтвердил эффективность подхода, хотя колеса автомобиля оказались сложным элементом для маскировки. В испытании помогала компания Donut Media, которая планирует обнародовать видео демонстрации в ближайшие недели.
Проект также проводит краудфандинговую кампанию для выпуска футболок и худи с такими узорами. Свиринген сообщил, что не публикует в интернете самые эффективные варианты, чтобы производители камер не смогли разработать меры противодействия.
