Нейросеть навчили створювати «універсальні» особи, щоб обдурити системи ідентифікації

Як запевняють автори дослідження, 9 синтезованих осіб здатні замінити зображення як мінімум 40% людей.

із відкритої бази.У ході експерименту вчені тестували нейромережу StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) на трьох ефективних системах розпізнавання облич. Дослідження проводилися разом із науковими установами Тель-Авіва.

В ході роботи вчені з'ясували, що єдинесгенерированное особа здатна імітувати 20% осіб з відкритої бази даних Массачусетського університету. Як відомо, саме вона часто використовується для тестування систем розпізнавання особистості.

Послідовні групи «головних осіб», отриманів ході дослідження з використанням різних методів пошуку покриття, включаючи LM-MA-ES. Середнє заданий покриття (MSC, показник точності) зазначено під кожним зображенням.

Метод ізраїльських вчених дозволяє застосовувативідкриті джерела в якості «зразків» для «підміни» переважної більшості осіб, не використовуючи закриті бази даних. У різних умовах вченим вдавалося домогтися «позитивної» ідентифікації більш від 40% до 60% осіб за допомогою всього 9 згенерованих фотографій.

Робочий процес ізраїльської системи, в якому генератор StyleGAN використовується для ітеративного пошуку «головних осіб». Джерело: https://arxiv.org/pdf/2108.01077.pdf

Система використовує т. Н. «Еволюційний алгоритм» і «нейропредіктор», що оцінює ймовірність того, наскільки поточний «кандидат» буде краще осіб, згенерованих під час попередніх спроб.

Читати далі

Подивіться, як чорна діра починає руйнувати зірку

На Великому адронному колайдері відкрили нову частинку

НАСА: ситуація з модулем «Наука» серйозніше, ніж заявлялося раніше