Ippolitovich Опубликовано 4 августа, 2021 Поделиться Опубликовано 4 августа, 2021 Учёные из Израиля создали нейросеть, способную генерировать «матер-лица» (по аналогии с мастер-ключами). Каждое из изображений способно имитировать множество личностей для систем распознавания. Исследователи считают, что всего 9 синтезированных лиц способны заменить изображения более 40 % населения. Нейросеть StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) тестировалась на трёх эффективных системах распознавания лиц. Исследования проводились совместно с научными учреждениями Тель-Авива. Тестируя систему, эксперты выяснили, что единственное сгенерированное лицо способно имитировать 20 % лиц из открытой базы данных Массачусетского университета — она часто используется именно для тестирования систем распознавания личности. Предложенный метод улучшает методики, недавно опубликованные Сиенским университетом. При этом новые исследования не требуют доступа к закрытым материалам и технологиям и позволяют применять открытые источники в качестве «образцов» для «подмены» подавляющего большинства лиц. В разных условиях учёным удавалось добиться «положительной» идентификации более 40-60 % лиц с помощью всего 9 сгенерированных фотографий. Система использует т. н. «эволюционный алгоритм» и «нейропредиктор», оценивающий вероятность того, насколько текущий «кандидат» будет лучше лиц, сгенерированных во время предыдущих попыток. Выяснилось, что длительность процесса не влияет на качество обучения системы. В заключение учёные заявили, что «системы идентификации на основе лиц чрезвычайно уязвимы» даже если у злоумышленников отсутствует информация о «целевой» личности, а разработанная методика вполне эффективна для обмана технологий распознавания людей. ____________________________________________________________♦♦♦♦♦♦♦♦◄♫►WeissRussland◄♫►♦♦♦♦♦♦◄♠GRODNO♠►♦♦♦♦♦♦♦♦---------------------------------------------------------------------------------------------------------♠ 75.0°e ♣ 53.0°e ♦ 36.0°e ♥ 19.2°e ♠ 13.0°e ♥ 4.8°e ♠ 4.0°w ♣ 5.0°w ♦____________________________________________________________ Ссылка на комментарий Поделиться на другие сайты Поделиться
Рекомендуемые сообщения
Для публикации сообщений создайте учётную запись или авторизуйтесь
Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий
Создать учетную запись
Зарегистрируйте новую учётную запись в нашем сообществе. Это очень просто!
Регистрация нового пользователяВойти
Уже есть аккаунт? Войти в систему.
Войти