Исследователи создали «мастер-ключи» для обхода систем идентификации лица
В совместной статье представители Школы компьютерных наук им. Блаватника и Школы электротехники в Тель-Авиве (Израиль) рассказали от создании набора из девяти "мастер-ключей" - лиц, которые почти в половине случаев смогли обмануть три ведущих системы лицевой идентификации. Исследователи говорят, что эти обобщенные лица можно успешно выдавать за изображения примерно 40% всего населения, даже не располагая дополнительной информации об имитируемом человеке.
Эта работа, раскрывающая "чрезвычайную уязвимость" систем распознавания лица, опирается на результаты более раннего исследования, продемонстрировавшего подобный же метод создания мастер-изображений для отпечатков пальцев.
"Лица-отмычки" генерировались с помощью StyleGAN и оптимизировались с использованием эволюционной стратегии. Как правило, они выглядят старше тех оригиналов, которые имитируют, у них нет очков или растительности на лице.
В статье отмечается, что белые мужчины старше 60 лет в наборе данных Labeled Faces in the Wild (LFW) Массачусетского университета менее вариативны по сравнению с более молодыми группами, поэтому большая их часть охватывалась всего одним мастер-лицом. Кроме того, только два из девяти созданных мастер-лиц были женскими, что объясняют "более низкой частотностью" женских лиц в наборе данных LFW (22%).
Исследователи тестировали свой метод на трех системах глубокого распознавания - Dlib, FaceNet и SphereFace, выбранных за их способность выявлять "высокоуровневые семантические особенности" лиц, а не просто реагировать на цвет кожи или световые эффекты.
Авторы рассчитывают продолжить свою работу в направлении поиска способов защиты существующих систем лицевого распознавания от подобных "отмычек".
Они также предвидят возможность того, что их мастер-лица могут быть анимированы с помощью технологии deepfake. Это позволит обойти еще одну защиту от мошенничества - тест на то, является ли распознаваемый образец живым.
