イスラエルの科学者は、「マスターフェイス」を生成できるニューラルネットワークを作成しました（マスターキーとの類推による）。各画像は、認識システムの複数のパーソナリティをシミュレートすることができます。研究者は、人口の40％以上の画像を置き換えることができるのは9つの合成された顔だけであると信じています。
StyleGAN Generative Adversarial Network（GAN）は、3つの効率的な顔認識システムでテストされました。研究はテルアビブの科学機関と共同で実施されました。システムをテストしているときに、専門家は、生成された単一の顔がマサチューセッツ大学のオープンデータベースから顔の20％を模倣できることを発見しました-それは特に人格認識システムをテストするためによく使用されます。
提案された方法は、シエナ大学によって最近公開された方法を改善します。同時に、新しい研究は閉じた材料や技術へのアクセスを必要とせず、圧倒的多数の人々の「代替」のための「サンプル」としてオープンソースの使用を可能にします。さまざまな条件下で、科学者は、生成された9枚の写真だけを使用して、顔の40〜60％を超える「ポジティブ」な識別を実現することができました。
システムはいわゆるを使用します。現在の「候補者」が以前の試みで生成された顔よりもどれだけ優れているかを推定する「進化的アルゴリズム」と「ニューロプレディクター」。
プロセスの期間は、システムのトレーニングの品質に影響を与えないことが判明しました。結論として、科学者たちは、攻撃者が「標的」の性格に関する情報を持っていなくても、「顔ベースの識別システムは非常に脆弱である」と述べ、開発された技術は人の認識技術を欺くのに非常に効果的です。
2021-08-04 16:02:42
著者: Vitalii Babkin