【隱私救星】加拿大研發「反人臉辨識」AI,讓準確率從 100% 狂降只剩 0.5%

【我們為什麼挑選這篇文章】人臉辨識的各項應用推陳出新,隱私疑慮卻未曾消除。現在有學者研發「抗人臉辨識」的 AI,可以讓人臉辨識系統的準確率,從 100% 直線下降到只剩 0.5%!

這項技術可望應用成為「隱私過濾器」,如果你也是一個重視網路隱私的人,這應該會是你未來的必載神器。(責任編輯:康陳剛)

當我們上傳照片、影片至社群平台時,演算法也抓取我們的資訊、位置、友人的數據,讓臉部辨識系統對我們有更多的了解,並且不斷進化。面對網路隱私、數據的安全性問題,多倫多大學成功創建了一種破壞臉部辨識系統的演算法。

「當臉部辨識技術越精準時,個人隱私也成了大問題。」「其中一個能有效打擊臉部辨識方式,就是 反臉部辨識演算法」負責該計畫的多倫多大學教授 Parham Aarabi 如此表示。

該演算法的特徵在於使用了對抗訓練(Adversarial training),是一種深度學習技術,讓兩個人工智慧互相對抗。

團隊設計了兩個神經網路,第一個用於「辨識人臉」,第二個則是專門「唱反調」破壞前者的臉部辨識任務。這兩個網路不斷地互相爭鬥、相互學習,建立了一場持續不斷的人工智慧軍備競賽。

結果是,唱反調 AI 能夠知道敵手臉部辨識 AI,在找尋什麼關鍵部位,並 適時動些人眼看不出來的小手腳 ,例如改變眼角,使其不太明顯,但卻能夠完全欺騙敵手,讓它無法辨識。

團隊於臉部數據庫 300-W(擁有 600 張包含多種族、照明條件、環境的臉部數據),測試了該系統。他們表示, 新演算法可以將臉部辨識準確度 100%,毀到只剩 0.5%

而該演算法可以應用在,類似 Instagram 過濾器的工具上。未來團隊將希望透過 App 或網站公開提供隱私過濾器。

(本文經合作夥伴 智慧機器人網 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈 保護個人隱私!多倫多大學創建新演算法 成功讓臉部辨識沒戲唱 〉。)

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