Wissenschaftler aus Israel haben ein neuronales Netzwerk geschaffen, das in der Lage ist, "Masterfaces" (analog zu Masterkeys) zu generieren. Jedes der Bilder ist in der Lage, mehrere Persönlichkeiten für Erkennungssysteme zu simulieren. Forscher glauben, dass nur 9 synthetisierte Gesichter in der Lage sind, Bilder von mehr als 40% der Bevölkerung zu ersetzen.
Das StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) wurde auf drei effizienten Gesichtserkennungssystemen getestet. Die Forschung wurde gemeinsam mit wissenschaftlichen Einrichtungen in Tel Aviv durchgeführt. Beim Testen des Systems stellten Experten fest, dass ein einzelnes generiertes Gesicht in der Lage ist, 20% der Gesichter aus der offenen Datenbank der University of Massachusetts zu imitieren – es wird oft speziell zum Testen von Persönlichkeitserkennungssystemen verwendet.
Die vorgeschlagene Methode verbessert die kürzlich von der Universität Siena veröffentlichten Methoden. Gleichzeitig erfordert neue Forschung keinen Zugang zu geschlossenen Materialien und Technologien und ermöglicht die Verwendung von Open Source als „Muster“ für die „Substitution“ der überwältigenden Mehrheit der Menschen. Unter verschiedenen Bedingungen konnten Wissenschaftler mit nur 9 generierten Fotografien eine "positive" Identifizierung von mehr als 40-60% der Gesichter erreichen.
Das System verwendet die sog. "Evolutionärer Algorithmus" und "Neuroprädiktor", der die Wahrscheinlichkeit abschätzt, wie viel der aktuelle "Kandidat" besser sein wird als die Gesichter, die bei früheren Versuchen generiert wurden.
Es stellte sich heraus, dass die Dauer des Prozesses keinen Einfluss auf die Trainingsqualität des Systems hat. Zusammenfassend stellten die Wissenschaftler fest, dass „gesichtsbasierte Identifikationssysteme extrem verwundbar sind“, selbst wenn die Angreifer keine Informationen über die „Ziel“-Persönlichkeit haben und die entwickelte Technik sehr effektiv ist, um Personenerkennungstechnologien zu täuschen.
2021-08-04 16:02:42
Autor: Vitalii Babkin