Fawkes：又一種可以擊敗人臉識別AI的照片偽裝技術
責編：gltian ｜2020-07-31 10:27:24本月初，安全牛報道過新加坡國立大學（NUS）開發的對抗人工智能人臉識別的照片“加擾”技術，可以保護人們的數字隱私不受機器大規模人臉識別和采集技術的侵犯（例如社交媒體、電商巨頭、有組織犯罪集團等等）。
近日，芝加哥大學的研究者在第29屆USENIX安全研討會發布了一個新的圖像混淆技術，可以對人們發布的照片進行像素級的更改（肉眼無法察覺的圖像偽裝），實驗證明，無論如何訓練人臉識別深度學習模型，Fawkes都能提供95％以上的保護成功率（人像不被正確識別）。
然后，您可以像平常一樣使用這些“偽裝”的照片，在社交媒體上共享它們，將其發送給朋友，進行打印或在數字設備上顯示它們，就像處理其他任何照片一樣。但是，不同之處在于，當有人（編者按：例如ImageNet創始人李飛飛所做的那樣）嘗試使用這些照片來構建面部識別模型時，“隱身”圖像將交給模型一個高度失真的版本。
Fawkes的研究團隊宣稱，即使面對最先進的人臉識別模型，Fawkes依然能保持極高的成功率，同時對于嘗試檢測或破壞圖像偽裝的各種對策具有強大的抵抗力。
參考資料
Fawkes：保護隱私不受未授權深度學習模型侵犯
http://people.cs.uchicago.edu/~ravenben/publications/pdf/fawkes-usenix20.pdf