8 гениальных способов обмануть системы наблюдения

8 гениальных способов обмануть системы наблюдения

Сегодняшние базы данных забиты, ну, в общем, нашими данными, от наших номеров на номерных знаках до наших отпечатков пальцев и фотографий наших реальных лиц. Но это не устраивает некоторых хакеров, которые не согласны со всеми способами отслеживания и наблюдения с помощью технологий.

Таким образом, лучшие в мире черные шляпы придумали разумное решение для защиты баз данных: снабжать их ошибочными данными, чтобы сделать системы менее эффективными и более дорогими. Вот некоторые из их наиболее изобретательных методов для обмана систем наблюдения.

Обман технологии распознавания лиц в аэропорту

Обман технологии распознавания лиц в аэропорту

Компания по запуску искусственного интеллекта, Кнерон (Kneron), которая базируется в Сан-Диего, штат Калифорния, обнаружила довольно аналоговый способ обмануть технологию распознавания лиц в аэропортах: использовать бумажную маску.

Технология распознавания лиц становится все более популярной в аэропортах, поскольку помогает сократить время ожидания. Подумайте об этом: быстрое сканирование лица занимает гораздо меньше времени, чем обычная проверка безопасности. Исследователи из Kneron, однако, подозревали, что технология не настолько надежна, как следовало бы.

Исследователи Kneron надели бумажные маски, чтобы проверить свою гипотезу. Они смогли обмануть системы на трех разных континентах, в том числе платежные планшеты, управляемые китайскими компаниями AliPay и WeChat, систему распознавания лиц в пункте пересечения границы в Китае и другую систему в амстердамском аэропорту Схипол.

Все это контролировалось охранниками в аэропортах, что давало исследователям разрешение на проведение этих испытаний. Не пытайтесь сделать это в вашем местном аэропорту, если вам не хотите быть арестованным.

Обман читателей регистрационных знаков

Обман читателей номерных знаков

Хакеры разработали эту юбку, которая покрыта регистрационными знаками с частями четвертой поправки (той, которая касается необоснованных обысков и изъятий), чтобы отключить системы наблюдения. Вы можете поймать толстовки, футболки и майки одинакового дизайна в интернет-магазине Adversarial Fashion.

«Шаблоны на товарах в этом магазине предназначены для запуска автоматических считывателей регистрационных знаков, которые вводят нежелательные данные в системы, используемые государством и его подрядчиками для мониторинга и отслеживания гражданских лиц и их местоположения», — пишет Кейт Роуз, основатель Adversarial Fashion. , на сайте компании.

Это, в свою очередь, делает эти планшеты менее эффективными.

Несмотря на то, что этот вид технологии может быть использован в позитивном ключе, например, при поиске пропавших людей, возвращении угнанных автомобилей или выявлении подозреваемых в уголовных делах, существуют также подводные камни: власти могут отслеживать человека в режиме реального времени только с помощью его отсканированной лицензии, номерного знака. Это касается Роуз, которая говорит, что Служба иммиграции и таможенного контроля США (ICE) использует эту технологию для поиска и задержания незарегистрированных иммигрантов.

Считыватели регистрационных знаков используют инфракрасный свет для съемки изображений. Затем программное обеспечение анализирует эти фотографии, чтобы извлечь и сохранить соответствующие данные. Технология может собирать тысячи номеров в минуту.

На многолетней конференции DEFCON по кибербезопасности, состоявшейся в этом году в Лас-Вегасе, Роуз рассказала, как она создает одежду.

Во-первых, она проверила потрясающее количество модифицированных изображений регистрационных знаков (например, тех, которые еще не существуют), чтобы найти правильные образцы. Затем она создала эстетически привлекательные образцы тканей, которые считываются сканирующими устройствами точно так же, как если бы они были настоящими регистрационными знаками, и загромождали системы дерьмовыми данными.

Хиджабы анти-наблюдение

Хиджабы анти-наблюдение

С 2009 года художник Адам Харви работает над созданием моды для контр-наблюдения, которую он называет Stealth Wear.

Одна из его концепций (теперь уже распроданных) — это шарф, который вы можете носить как хиджаб, чтобы замаскировать себя от дронов сверху.

Харви делает свою одежду из посеребренной ткани, которая может отражать тепловое излучение. Он считает, что к 2050 году страны смогут осуществлять полный надзор за своим населением всего за 0,01% ВВП.

Модный камуфляж

Модный камуфляж

Харви также является мозгом для CV Dazzle, проекта, который рассматривает, как мода может быть использована как форма маскировки против технологии распознавания лиц.

Название происходит от типа военно-морского камуфляжа Первой мировой войны под названием Dazzle. В этом виде использовались вдохновленные кубизмом конструкции, чтобы «нарушить визуальную непрерывность линкора и скрыть его ориентацию и размеры», — писал Харви в статье в New York Times.

CV Dazzle придает авангардный оттенок вещам, причудливым и театральным прическам и макияжу, которые нарушают целостность лица, то есть смешивается с узором лица, который может быть разработан алгоритмом для поиска при обнаружении людей.

Обычно эти алгоритмы сканируют пространственные отношения между объектами (например, в большинстве случаев ваши глаза обычно выровнены по горизонтали.) Затем вы можете заблокировать обнаружение, создав то, что Харви называет «анти-лицом».

Попробуйте так:

  1. Создайте асимметрию. Алгоритмы распознавания лица запрограммированы на поиск симметрии между левой и правой сторонами лица. Уменьшите свои шансы на обнаружение, создав асимметрию, например, прикрыв левый глаз пером или прической.
  2. Используйте тональную инверсию. Алгоритмы могут смотреть на оттенки кожи и текстуру, которая помогает определить местонахождение фактической области лица. Тем не менее, он основывается на предположении о том, как выглядят черты лица, что позволяет немного обмануть систему. Просто используйте цвета волос и макияжа, которые контрастируют с оттенком вашей кожи. Наносите макияж в странных направлениях и в необычных тонах, таких как чирок или изумруд. Ключ должен использовать светлые цвета на темной коже и наоборот.
  3. Прикройте переносицу. Алгоритмы сильно полагаются на переносицу в качестве ключевого маркера лица. Используйте такие аксессуары, как драгоценные камни, краску для лица или креативные прически, чтобы скрыть область прямо над носом и между глазами.

Запутать AI с фотографиями

Запутать AI с фотографиями

Если вы действительно этого хотите, вы можете прогуляться с фотографией, приклеенной к передней части рубашки, чтобы системы распознавания лиц не распознавали вас как личность по сравнению, скажем, со стулом.

Это основано на исследованиях Симена Тиса, Вибе Ван Ранста и Туна Гедеме из Университета им. К.Ю.Лёвена в Бельгии.

Исследователи хотели выяснить, могут ли они обмануть распознающий человека инструмент под названием YoLo, поэтому они создавали или редактировали различные изображения, проверяя их в системе искусственного интеллекта, пока не нашли работающее.

Изображение победителя: фотография людей с разноцветными зонтиками. Команда повернула его и добавила немного шума, чтобы обмануть систему.

Как вы можете видеть из этого видео, когда один человек держит это зонтичное изображение, система ИИ не определяет его как человека, в то время как другой человек, находящийся рядом с ним, идентифицируется. Когда они переключаются, и другой человек держит зонтичную картинку, первый человек тогда распознается как человек.

Между тем, стул все еще просто стул. Извините, стул.

Использование чьего-либо лица

Использование чьего-либо лица

URME Surveillance — компания, занимающаяся защитой людей от технологии распознавания лиц. Идея: заставить как можно больше людей носить фотореалистичное протезное «лицо» с 3D-печатью, напоминающее основателя URME Лео Саваджо.

Когда пользователи носят протезы, камеры, оснащенные программным обеспечением для распознавания лиц, идентифицируют этих людей как Саваджо, а не их настоящие личности.

Теперь это был бы флешмоб.

Отвлечение компьютерных алгоритмов

Отвлечение компьютерных алгоритмов

У Харви есть еще один важный проект по борьбе с надзором, о котором стоит упомянуть. Он называется HyperFace, и он похож на гибрид одежды Роуз по образцу лицензии и собственного CV Dazzle Харви, который полагается на причудливый макияж, чтобы обмануть систему.

На этот раз, однако, речь идет о, казалось бы, абстрактных узорах, напечатанных на рубашках, которые на самом деле выглядят как лицо для распознавания лиц и алгоритмов.

Харви разработал шаблон на ткани, который «нацелен на снижение показателя достоверности обнаружения и распознавания лиц путем предоставления ложных лиц, которые отвлекают алгоритмы компьютерного зрения», — пишет он. Ткань создает ложные лица на основе идеальных алгоритмических представлений человеческого лица.

Футболки, чтобы избежать детекторов людей

Футболки, чтобы избежать детекторов людей

Новое исследование, проведенное в ноябре 2019 года Северо-Восточным университетом совместно с лабораторией IBM Watson Lab Массачусетского технологического института в Бостоне, предлагает новый тип футболки, которая позволяет людям маскировать себя от детекторов наблюдения, обнаруживающих людей, надевая верхнюю одежду с «противостоящими» напечатанными изображениями на них.

Когда человек меняет свою форму посредством движения, деформируя изображение, он маскирует их, нарушая систему наблюдения. Авторы утверждают, что система может достигать 79% и 63% успеха в цифровом и физическом мире, соответственно.

Оцените статью
Добавить комментарий

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.