Des scientifiques israéliens ont créé un réseau de neurones capable de générer des « visages principaux » (par analogie avec les clés principales). Chacune des images est capable de simuler plusieurs personnalités pour les systèmes de reconnaissance. Les chercheurs pensent que seuls 9 visages synthétisés sont capables de remplacer les images de plus de 40 % de la population.
Le StyleGAN Generative Adversarial Network (GAN) a été testé sur trois systèmes de reconnaissance faciale efficaces. La recherche a été menée conjointement avec des institutions scientifiques de Tel-Aviv. En testant le système, les experts ont découvert qu'un seul visage généré est capable d'imiter 20% des visages de la base de données ouverte de l'Université du Massachusetts - il est souvent utilisé spécifiquement pour tester les systèmes de reconnaissance de personnalité.
La méthode proposée améliore les méthodes récemment publiées par l'Université de Sienne. Dans le même temps, les nouvelles recherches ne nécessitent pas l'accès à des matériaux et technologies fermés et permettent l'utilisation de sources ouvertes comme « échantillons » pour la « substitution » de l'écrasante majorité des gens. Dans différentes conditions, les scientifiques ont pu identifier "positivement" plus de 40 à 60% des visages en utilisant seulement 9 photographies générées.
Le système utilise le soi-disant. « Algorithme évolutif » et « neuroprédicteur » qui estime la probabilité de combien le « candidat » actuel sera meilleur que les visages générés lors des tentatives précédentes.
Il s'est avéré que la durée du processus n'affecte pas la qualité de la formation du système. En conclusion, les scientifiques ont déclaré que "les systèmes d'identification faciale sont extrêmement vulnérables" même si les attaquants ne disposent pas d'informations sur la personnalité "cible", et la technique développée est assez efficace pour tromper les technologies de reconnaissance des personnes.
2021-08-04 16:02:42
Auteur: Vitalii Babkin