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本月初，安全牛報(bào)道過(guò)新加坡國(guó)立大學(xué)（NUS）開(kāi)發(fā)的對(duì)抗人工智能人臉識(shí)別的照片“加擾”技術(shù)，可以保護(hù)人們的數(shù)字隱私不受機(jī)器大規(guī)模人臉識(shí)別和采集技術(shù)的侵犯（例如社交媒體、電商巨頭、有組織犯罪集團(tuán)等等）。

近日，芝加哥大學(xué)的研究者在第29屆USENIX安全研討會(huì)發(fā)布了一個(gè)新的圖像混淆技術(shù)，可以對(duì)人們發(fā)布的照片進(jìn)行像素級(jí)的更改（肉眼無(wú)法察覺(jué)的圖像偽裝），實(shí)驗(yàn)證明，無(wú)論如何訓(xùn)練人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí)模型，F(xiàn)awkes都能提供95％以上的保護(hù)成功率（人像不被正確識(shí)別）。

然后，您可以像平常一樣使用這些“偽裝”的照片，在社交媒體上共享它們，將其發(fā)送給朋友，進(jìn)行打印或在數(shù)字設(shè)備上顯示它們，就像處理其他任何照片一樣。但是，不同之處在于，當(dāng)有人（編者按：例如ImageNet創(chuàng)始人李飛飛所做的那樣）嘗試使用這些照片來(lái)構(gòu)建面部識(shí)別模型時(shí)，“隱身”圖像將交給模型一個(gè)高度失真的版本。

Fawkes的研究團(tuán)隊(duì)宣稱(chēng)，即使面對(duì)最先進(jìn)的人臉識(shí)別模型，F(xiàn)awkes依然能保持極高的成功率，同時(shí)對(duì)于嘗試檢測(cè)或破壞圖像偽裝的各種對(duì)策具有強(qiáng)大的抵抗力。

參考資料

Fawkes：保護(hù)隱私不受未授權(quán)深度學(xué)習(xí)模型侵犯

http://people.cs.uchicago.edu/~ravenben/publications/pdf/fawkes-usenix20.pdf