Bild: Thys et al.
×
ku-leuven-bypass-surveillance-camera.jpg
Akademiker från ett Belgiskt universitet har utarbetat en metod som använder en enkel 2D-bild som kan skrivas ut på t-shirts eller påsar för att göra bärare osynlig för kameraövervakning system som förlitar sig på maskinen för att lära känna människor i live-video feeds.
2D-bild (s.k. “patch” i forskning papper) måste placeras i mitten av en persons upptäckt box” och måste möta övervakningskamera vid alla tillfällen.
Detta döljer inte en persons verkliga ansikte från video feed (om inte den person som också bär en mask), men det hindrar någon mänsklig upptäckt algoritm från spotting en mänsklig kropp när man går in i ram och utlöser en efterföljande ansiktsigenkänning in.
Letar du efter din nästa t-shirt?
Numera behöver för att komma upp med en video-detection-ducka-metoden har uppstått efter maskin-lärande-som drivs övervakningssystem är nu spridda i vissa delar av världen, främst av brottsbekämpande myndigheter, förtryckande regimer, eller stora återförsäljare.
För de senaste månaderna, akademiker från det Katolska Universitetet i Leuven (KU Leuven) har experimenterat med tanken på att överlagra en felaktig bild (s.k. “patch”) på toppen av en person som upptäckt rutan för att lura maskinen lärande system i misclassifying en människa som ett oidentifierbart objekt.
Forskargruppen har experimenterat med olika typer av fläckar, som slumpmässigt genererade bilden buller eller suddig bilder, men fick reda på att foton av slumpmässiga objekt att gå igenom flera operationer bildbehandling rättvis bättre än andra.
Till exempel bilden patch de kom upp med (Fig4, c) skapades genom att ta en random bild, som de vridas 20 grader varje sätt, skalas upp och ner slumpmässigt, läggs slumpmässigt brus, och modifierade rätt och kontrast på måfå.
Bild: Thys et al.
×
ku leuven-bypass-övervakning-kamera-patchar.png
Bild: Thys et al.
×
ku-leuven-bypass-surveillance-camera-tests.jpg
Resultatet blev ett mönster som kan användas på kläder, väskor, eller som på andra objekt, och den person som bär denna “patch” skulle bli osynlig för övervakning av system som använder mänskliga upptäckt algoritmer.
Samma system kan också anpassas till att dölja vissa föremål från vyn. Till exempel, en “patch” kunde gömma sig bilar eller väskor från utsikt och, om övervakningen systemet är konfigurerat för att upptäcka vissa objekt istället för människor.
Den nuvarande “patch” är inte idiotsäkert, som övervakningssystem kan mycket snabbt åter förvärva en person om plåstret är inte tydligt eller vinkel ändras, men det är ett första steg mot att utforma ett system som dårar vissa smart övervakning av system som för närvarande byggs ut i hela världen.
Mer information om detta arbete finns i den uppsats med titeln “att Lura automatiska övervakningskameror: kontradiktoriska patchar till attack person upptäckt” som publicerades förra veckan. Forskare har även släppt källkoden de används för att generera bilden fläckar.
Detta arbete är också en av de första gångerna som akademiker har försökt att dölja personer från övervakningssystem med hjälp av 2D-grafik. Tidigare arbete har fokuserat på att dölja personer från programvara för ansiktsigenkänning med hjälp av glasögon med en speciell ram [1, 2]. Ansiktsigenkänning var redan kämpar med människor som bär hattar.
Lura bilden klassificering och object detection system är inte en ny trend. För år akademiker, har varit lurar object detection system installerade på autonoma bilar, vanligtvis via dekaler placerade på vägskyltarna [1, 2], eller genom att måla prickar till vänster på vägen.
Mer cybersäkerhet täckning:
Nokia 9 buggy uppdateringen låter vem som helst bypass fingeravtrycksläsare med ett pack gumMobile app som används i Car2go bedrägeri system att stjäla 100 vehiclesFrench regeringen släpper in-house IM-appen för att ersätta WhatsApp och Telegram useEU röster för att skapa gigantiska biometri databasePayPal får patent för ransomware upptäckt technologyHackers avslöja hur för att lura en Tesla i styrningen mot mötande trafik
Sårbarheter som upptäckts i industriell utrustning ökade med 30% 2018 TechRepublicAmazon arbetstagare avlyssna dina samtal med Alexa CNET
Relaterade Ämnen:
Artificiell Intelligens
Säkerhet-TV
Hantering Av Data
CXO
Datacenter