Ученые пытаются обезопасить интернет-пользователей от нежелательного распространения личной информации на изображениях. О новом проекте рассказали сотрудники U of T Engineering.
Группа разработчиков под руководством профессора Пархама Аараби запрограммировали особый динамичный алгоритм, мешающий системам распознавания лиц вычислять отдельных людей. Они запустили механизм глубокого обучения нейросетей, основанный на соперничестве двух машинных алгоритмов. Один из них призван выявлять информацию на фотографиях из соцсетей, а противник препятствует достижении этой цели.
В итоге программисты получили особый фильтр, подобный тому, что используются в Instagram. Нейросеть в реальном времени незаметно для пользователей изменяет на снимке определенные пиксели, по которым ориентируется система распознавания. В итоге сфотографированный человек сохраняет свою конфиденциальность.
Пархама Аараби вместе с аспирантом Авишеком Босе испробовали свою разработку на 600 людях из различных этносов, а также их фотографиях с разными фонами и освещенностью. Оказалось, что фильтр способен снизить шансы на распознавание со 100% до 0,5%. Авторы добавили, что их нейросеть также мешает системам вести поиск людей по выбранным снимкам, основываясь на внешних показателях эмоционального состояния и этической принадлежности. В будущем разработчики намерены предоставить пользоваться фильтром всем желающим. Бесплатно или за определенную сумму - пока неизвестно.
