이스라엘 과학자들은 "마스터 면"을 생성할 수 있는 신경망을 만들었습니다(마스터 키와 유사). 각 이미지는 인식 시스템을 위해 여러 성격을 시뮬레이션할 수 있습니다. 연구원들은 9개의 합성된 얼굴만이 인구의 40% 이상의 이미지를 대체할 수 있다고 믿습니다.
StyleGAN GAN(Generative Adversarial Network)은 3개의 효율적인 얼굴 인식 시스템에서 테스트되었습니다. 연구는 텔아비브의 과학 기관과 공동으로 수행되었습니다. 시스템을 테스트하는 동안 전문가들은 생성된 단일 얼굴이 매사추세츠 대학의 공개 데이터베이스에서 얼굴의 20%를 모방할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이는 종종 성격 인식 시스템 테스트에 특히 사용됩니다.
제안된 방법은 최근에 시에나 대학교에서 발표한 방법을 개선한 것입니다. 동시에, 새로운 연구는 폐쇄된 재료와 기술에 대한 접근을 요구하지 않으며 압도적 다수의 사람들의 "대체"를 위한 "샘플"로서 오픈 소스의 사용을 허용합니다. 다른 조건에서 과학자들은 9개의 생성된 사진을 사용하여 얼굴의 40-60% 이상을 "긍정적"으로 식별할 수 있었습니다.
시스템은 소위 사용합니다. 현재 "후보"가 이전 시도에서 생성된 얼굴보다 얼마나 더 나을지 확률을 추정하는 "진화 알고리즘" 및 "신경 예측기".
프로세스 기간이 시스템 교육의 품질에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다. 결론적으로 과학자들은 공격자가 '타겟' 성격에 대한 정보가 없어도 '얼굴 기반 식별 시스템은 극도로 취약하다'고 말했고, 개발된 기술은 사람 인식 기술을 속이는 데 상당히 효과적이다.
2021-08-04 16:02:42
작가: Vitalii Babkin