연구원들은 공공 장소에 설치된 얼굴 인식 시스템을 속이는 신경망을 가르쳤습니다.
새로운 개발은 얼굴의 해당 부분을 식별합니다.안면 인식 시스템이 가장 자주 읽는 정보는 시스템을 속이는 데 도움이 되는 특수 메이크업을 선택합니다. 그런 다음 이 메이크업이 사람에게 적용됩니다. 결과적으로 얼굴 인식 시스템의 정확도는 47.5%에서 1.2%로 감소합니다.
신경망은 여러 단계로 작동하며 얼굴 인식을 위한 두 가지 모델과 함께 작동합니다.
- 소유(대리라고도 함).
- 대상(속임수).
첫째, 알고리즘은 여러 장의 사진을 읽습니다.사람과 같은 성별의 무작위 사람들. 그런 다음 알고리즘은 특정 사람의 특징인 주요 영역을 보여주는 히트 맵을 생성합니다.
다음으로 히트맵을 기반으로 메이크업을 한 새 얼굴을 만듭니다. 그는 사람을 더 이상 인식하지 않을 때까지 인식 시스템을 다시 통과합니다. 그 후 결과 메이크업을 적용 할 수 있습니다.
저자는 그들의 개발이 인식 시스템을 속일 뿐만 아니라 메이크업이 평범하고 군중 속에서 눈에 띄지 않기 때문에 사람들에게 보이지 않는다는 점에 주목합니다.
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