Dem neuronalen Netz wurde beigebracht, "universelle" Gesichter zu erzeugen, um Identifikationssysteme zu täuschen

Laut den Autoren der Studie können 9 synthetisierte Gesichter Bilder von mindestens 40 % der Menschen ersetzen

aus einer offenen Datenbank.Während des Experiments testeten Wissenschaftler das neuronale Netzwerk StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) auf drei effektiven Gesichtserkennungssystemen. Die Forschung wurde gemeinsam mit wissenschaftlichen Einrichtungen in Tel Aviv durchgeführt.

Während der Arbeit fanden Wissenschaftler heraus, dass das einzigedas generierte Gesicht ist in der Lage, 20% der Gesichter aus der offenen Datenbank der University of Massachusetts zu imitieren. Wie Sie wissen, ist sie es, die häufig verwendet wird, um Systeme zur Persönlichkeitserkennung zu testen.

Aufeinanderfolgende Gruppen von "Schlüsselpersonen" erhaltenwährend der Erhebung mit verschiedenen Coverage-Suchmethoden, einschließlich des LM-MA-ES. Die durchschnittliche zugewiesene Abdeckung (MSC) wird unter jedem Bild angezeigt.

Die Methode israelischer Wissenschaftler ermöglicht es Ihnen, sich zu bewerbenOpen Sources als "Modelle" für die "Substitution" der allermeisten Menschen, ohne geschlossene Datenbanken zu verwenden. Unter verschiedenen Bedingungen konnten Wissenschaftler mit nur 9 generierten Fotografien eine "positive" Identifizierung von mehr als 40 bis 60 % der Gesichter erreichen.

Ein israelischer Systemworkflow, in dem das StyleGAN verwendet wird, um iterativ nach „Schlüsselpersonen“ zu suchen. Quelle: https://arxiv.org/pdf/2108.01077.pdf

Das System verwendet die sog. Ein "evolutionärer Algorithmus" und ein "Neuroprädiktor", der die Wahrscheinlichkeit einschätzt, wie viel der aktuelle "Kandidat" besser sein wird als die Gesichter, die bei früheren Versuchen generiert wurden.

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