live
Спутник ASTRA-4A 12073 МГц. Поляризация-Н. Символьная скорость 27500 Ксимв/с. FEC 3/4
12 октября, 2017 четверг

Технологии распознают ваше лицо из тысяч других. Как безопасность стала убийцей приватности

В мире существуют десятки технологий распознавания лица. Насколько точно они работают и реально ли от них спрятаться

"Большой брат" следит за нами через камеры наблюдения. И не только следит, а может узнать среди тысяч других людей. Насколько точно работают эти камеры и реально ли от них спрятаться?

В фантастических фильмах мы не раз видели, как умные камеры помогали поймать главного преступника. Сначала они находили его в толпе, потом следили за ним и в нужном месте его ждала полиция. Сегодня этот футуристический сценарий стал реальностью. Такие камеры уже существуют и они умеют узнавать людей. А задача распознавания лиц перестала быть серьезной математической проблемой, а стала основой для разнообразных сервисов и приложений. Попробуем разобраться, насколько распространена эта технология и стоит ли ее бояться.

Различать объекты

Чтобы компьютерный алгоритм умел опознать человека, он должен уметь решать задачу распознавания образов. Этой задаче много лет. Ее суть заключается в том, чтобы научиться классифицировать объекты по определенным характеристикам и отличать их друг от друга. Например, отличить дерево от куста, женщину от мужчины, знакомого человека от незнакомца. Парадокс этой задачи заключается в том, что этому ребенок учится в первые годы жизни, и даже в первые месяцы. Однако описать математически эти объекты и научить алгоритмы распознавать их – задача довольно сложная.

Одной из подзадач этой глобальной проблемы является распознавание рукописного текста, которая почти успешно решена. Современные OCR-системы (optical character recognition, например, ABBYY FineReader) умеют распознать написанный от руки текст или текст, существующий в виде скан-копии, и преобразовать его в текстовый документ.

Задача распознавания лиц и окружающих объектов является более сложной. Однако в последнее время ученые и разработчики научились успешно справляться и с ней. Этому помогли нейронные сети и алгоритмы их работы, а также большое количество данных для их обучения (в том числе фотографий из соцсетей).

Нейронные сети моделируют работу человеческого мозга и могут самостоятельно учиться на основе полученной информации. Например, если нейронной сети показать большое количество фотографий коровы, то на новых фотографиях, где, кроме коровы, будут и куры, и свиньи, нейронная сеть найдет именно корову. Нейронные сети получают большое количество данных и, анализируя их, на них учатся делать определенные выводы, например, распознавать объекты.

Опознать всех

Одно дело – разработки ученых, другое – работающие технологии. К сожалению или к счастью, сегодня есть много готовых инструментов распознавания лиц. А еще – едва ли не каждую неделю ученые сообщают о создании новых прототипов продуктов, которые по лицу человека могут делать определенные выводы.

Одним из первых известных приложений для распознавания и идентификации лиц людей в русскоязычном интернет-пространстве стал проект FindFace. Это мобильное приложение, которое может сопоставить фотографию с базой данных пользователей соцсетей и таким образом идентифицировать человека. Приложение использовали с разной целью. А известным оно стало после того, как пользователи сервиса "Двач" с помощью FindFace идентифицировали порноактрис и угрожали, что сообщат об их "захвате" родным и знакомым.

Разработчики сервиса FindFace запустили его версию для бизнеса и представили инструменты, которые позволяют интегрировать технологию FindFace в произвольный сайт или приложение. Это означает, что те, кто купили FindFace и подключили платформу к своим продуктам, могут с высокой точностью узнавать людей, которые попадают им в камеры. На сайте FindFace сказано, что технологию можно использовать для идентификации посетителей офисов и торговых центров, организации пропускной системы, анализа поведения потребителей и идентификации личности.

Технология распознавания может использоваться также для поиска похищенных детей, однако пока успешных примеров ее применения в этом направлении нет.

Как камеры узнают владельцев смартфонов и помогают ловить преступников

Технологии распознавания лиц использовала компания Apple в новых версиях ее смартфонов. Вместо идентификации по отпечатку пальца новые iPhone будут идентифицировать пользователя по лицу – узнавать его и разблокировать телефон.

Чтобы технология, которая получила название FaceID, работала, новые смартфоны получили мощную фронтальную камеру и инфракрасные осветители, с помощью которых смартфон создаст трехмерную модель лица, сохранит их в своей памяти и будет каждый раз сравнивать с фото пользователя. Интересно, что смартфон будет разблокироваться, только когда человек смотрит прямо в камеру.

Распознавание лица пользователя и использует операционная система Windows, начиная с версии Windows 8, однако первые версии инструмента работали не всегда корректно.

Технологии распознавания лиц используются для подтверждения платежей, распознавание сотрудников компании на входе в офис или идентификации террористов.

Например, технология, созданная компаниями IntelCenter и Morpho, предназначена специально для специалистов правоохранительных органов и "обученная" на узнавание лиц террористов. Как основа для распознавания используется закрытая база данных IntelCenter.

Разработка компании VisionLabs работает непосредственно в браузере и используется для авторизации пользователей интернет-банкинга и подтверждения операций. Инструмент встраивается в браузер и подключается к веб-камеры, может работать даже на невысокой скорости доступа в интернет.

Особенность этой технологии заключается в том, что она имеет специальный детектор, который может отличить фото и видеозапись от живого человека.

Похожий продукт сделала компания Motorola в сотрудничестве со стартапом Neurala. Летом этого года компании сообщили о создании нагрудных камер, которые будут работать на основе искусственного интеллекта и будут идентифицировать людей по лицу. Существующая система распознавания лиц позволит полицейским, для которых предназначены такие камеры, эффективнее находить преступников.

Разработки других компаний используют для распознавания людей в разных странах мира. Такие камеры установлены, например, в Нью-Йорке, Берлине и Лондоне.

Только в Нью-Йорке за семь лет их использования было найдено виновных в более 20 тыс.  преступлений.

А вот еще совсем свежий пример – на ежегодном фестивале пива, который проходит в китайском городе Циндао в сентябре, было арестовано 25 преступников, одному из них удалось скрываться от полиции более 10 лет.

Безопасность – плата за приватность

Наверняка есть люди, которые бы не хотели попадаться на глаза таким умным камерам, или по крайней мере научиться обманывать их. Придется их разочаровать: несколько недель назад команда исследователей сообщила, что нейросеть умеет распознавать лица, частично скрытые под очками, масками или платками.

Существующие алгоритмы, лежащие в основе распознавания, используют 14 точек на лице человека и даже если часть из них закрыта другими элементами или скрытая, это может лишь частично снизить точность распознавания, например, с 98% до 79%. Однако вероятность узнавания все равно остается высокой.

Кстати, Apple порекомендовала не использовать FaceID родственникам для идентификации одного смартфона (особенно, братьям или сестрам), а также использовать этот инструмент детьми – дело в том, что в обоих случаях FaceID может не узнавать людей из-за сходства, тогда пользователь встретится с ошибочным несрабатыванием сервиса, что может привести к блокировке смартфона.

Технологии распознавания лиц создавались для прикладных задач, а превратились в одного из главных убийц приватности. Эксперты Законодательного центра по вопросам приватности и технологий университета Джорджтауна подсчитали, что фотографии больше половины американцев есть в электронных каталогах. Это означает, что правоохранительные органы могут отсканировать их и использовать в таких камерах.

Хотя пример FindFace показал, что мы сами оставляем очень много информации в сети. Эти данные способствуют развитию технологий распознавания. Рост хакерских атак может легко превратить такие камеры в инструмент слежения, который будет помогать преступникам.

Вряд ли кто-то будет в восторге от того, что его перемещения в течение дня могут стали известны злоумышленникам. Фраза про "большого брата, который наблюдает за нами" сегодня становится актуальной, как никогда.

Надежда Баловсяк

Введіть слово, щоб почати