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微软旷视人脸识别100%失灵!北京十一学校校友新研究「隐身衣」,帮你珍爱照<片隐>私数据

admin2020-11-26186

萧箫 鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 民众号 QbitAI

左图,右图,你能看出区别吗?

微软旷视人脸识别100%失灵!北京十一学校校友新研究「隐身衣」,帮你珍爱照<片隐>私数据 第1张

(实在),算法已经悄悄给右边的照片加上了细小的修改。

但就是这样肉眼基本看不出来的扰动,就能100%骗过来自微软、亚马逊、旷视——全球最先进的人脸识别模子!

微软旷视人脸识别100%失灵!北京十一学校校友新研究「隐身衣」,帮你珍爱照<片隐>私数据 第2张

以是意义何在?

这代表着你再也不用忧郁po在网上的照片被某些软件扒得干干净净,打包、分类,几毛钱一整份卖掉喂AI了。

这就是来自芝加哥大学的最新研究:给照片加上一点肉眼看不出来的修改, 就能让你的脸[乐成「“隐形”」。

如此一来,纵然你在网络上的照片被非法抓取,「用这些数据训练」出来的人脸模子,也无法真正乐成识别你的脸。

给照片穿上「“隐身衣”」

这项研究的目的,是辅助网友们在分享自“己”的照片的同时,还能有用珍爱自己的隐私。

因此,「“隐身衣”」『自己也得』「“隐形”」,制止对照片的视觉效果产生影响。

也就是说,这件「“隐身衣”」,(实在)是对照片举行像素级别的细小修改,以蒙蔽AI的审阅。

(实在),对于深度神经网络而言,一些带有特定标签的细<小扰动>,就能够改变模子的「认知」。

好比,在图像里加上一点噪声,熊猫就变成了长臂猿:

Fawkes就是利用了这样的特征。

用 x 指代原始图片,xT为另一种类型/其他人脸照片,φ 则为人脸识别模子的特征提取器。

详细而言,Fawkes是这样设计的:

第一步:选择目的类型 T

指定用户 U,Fawkes的输入为用户 U 的照片聚集,记为 XU。

从一个包罗有许多特定分类标签的公然人脸数据集中,随机选取 K 个候选目的类型机械图像。

使用特征提取器 φ 盘算每个类 k=1…K 的特征空间的中心点,记为 Ck。

尔后,Fawkes会在 K 个候选聚集中,选取特征示意中心点与 XU 中所有图像的特征示意差异最大的类,作为目的类型 T。

第二步:盘算每张图像的「“隐身衣”」

随机选取一幅 T 中的图像,为 x 盘算出「“隐身衣”」δ(x, xT) ,并根据公式举行优化。

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网友评论

5条评论
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