Un grupo de investigadores demostró un método para crear una especie de "llave maestra" para lograr tecnologías trampa de reconocimiento facial. El sistema consiste en crear caras generado por computadora que tienen la capacidad de representar diferentes identidades con una alta probabilidad de éxito, según los líderes del proyecto. 

Según los investigadores involucrados en el desarrollo de la "llave maestra" para el reconocimiento facial, el proceso implicó la creación de nueve rostros, que son capaces de representar casi la mitad de los rostros en los conjuntos de datos de tres sistemas de reconocimiento facial ampliamente utilizados: Dlib, FaceNet y SphereFace. 

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Según el equipo de investigación, los resultados muestran que estos rostros pueden representar con éxito más del 40% de la población. en estos sistemas, sin necesidad de confirmación de datos adicionales o cualquier información adicional de datos de la persona identificada. 

Hombres mayores

Las nueve caras creadas por computadora
Los investigadores han descubierto que los rostros de los hombres blancos mayores tienden a ser menos diversos. Crédito: Ron Shmelkin / Escuela de Ciencias de la Computación Blavatnik

En el artículo, los investigadores citan investigaciones anteriores en las que un método similar generó huellas digitales Maestros. Según el equipo de investigación, sus hallazgos indican que los sistemas de reconocimiento facial son bastante vulnerables. Los rostros de la "llave maestra" eran en su mayoría hombres, mayores, sin barba ni bigote.

Para generar las caras, los investigadores utilizaron un StyleGAN y luego un algoritmo evolutivo y un red neuronal para optimizar y predecir su éxito. Luego, los investigadores usan el algoritmo para entrenar una red neuronal, que tiene la función de clasificar a los mejores candidatos como los más prometedores.

Mejorar los sistemas

Según el líder de la investigación Ron Shmelkin, el objetivo de la investigación es utilizar caras de llaves maestras para ayudar a proteger los sistemas de reconocimiento facial existentes de ataques similares.

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Según él, estas caras se pueden hacer aún más realistas a través de la tecnología. deepfake, que puede omitir la detección de vida, que se utiliza para determinar si una muestra biométrica es verdadera o falsa.

El éxito de la investigación sobre rostros que actúan como llaves maestras muestra cuán defectuosos y sesgados pueden ser los sistemas de reconocimiento facial. Este tipo de software es muy criticado, especialmente por defensores de derechos humanos, quienes acusan a los algoritmos de ser racistas e inexactos al reconocer personas de raza negra, habiendo generado detenciones injustas.

Con información Vicio

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