في السنوات الأخيرة ، ازداد الاهتمام بنماذج التعلم الآلي ، بما في ذلك التعرف على الصور والوجوه المرئية. على الرغم من أن التكنولوجيا بعيدة عن الكمال ، إلا أنها تسمح لك بالفعل بحساب المجرمين والعثور على ملفات التعريف على الشبكات الاجتماعية وتتبع التغييرات وغير ذلك الكثير. أثبت Simen Thys و Wiebe Van Ranst أنه من خلال إجراء تغييرات طفيفة فقط على معلومات الإدخال الخاصة بالشبكة العصبية التلافيفية ، يمكن استبدال النتيجة النهائية. في هذه المقالة ، سننظر إلى التصحيحات المرئية لإجراء هجمات التعرف.
كانت الهجمات الأولى على أنظمة التعرف عبارة عن تغييرات صغيرة في بكسلات صورة الإدخال لخداع المصنف واستخلاص الفئة الخطأ.
كان الهدف هو إنشاء تصحيح يمكن أن يخفي شخصًا بنجاح من جهاز الكشف. كانت النتيجة مخطط هجوم يمكن استخدامه ، على سبيل المثال ، لتجاوز أنظمة المراقبة. يمكن للمهاجمين التسلل بشكل غير محسوس ، ويمسكون أمام لوح كمبيوتر صغير من الورق المقوى مع "رقعة" ، تستهدف كاميرا المراقبة.
أدى تطوير
الشبكات العصبية التلافيفية (SNA) إلى نجاح هائل في مجال رؤية الكمبيوتر. أظهر ناقل شامل قائم على البيانات يتم فيه تدريب الحسابات القومية على الصور أفضل النتائج في مجموعة واسعة من مهام رؤية الكمبيوتر. نظرًا لعمق هذه البنى ، تستطيع الشبكات العصبية دراسة المرشحات الأساسية في أسفل الشبكة (حيث تأتي البيانات) لتحقيق وظائف مجردة عالية المستوى في الأعلى. لهذا ، يحتوي SNA نموذجي على ملايين المعلمات التي تمت دراستها. على الرغم من أن هذا النهج يؤدي إلى نماذج دقيقة للغاية ، فإن قابلية التفسير تقل بشكل كبير.
في البحث ، تم استخدام مجموعة متنوعة من الصور لخداع أنظمة المراقبة ، بما في ذلك "الضوضاء" المجردة وطمسها.
لإنشاء تصحيح ، تم استخدام الصورة الأصلية ، والتي خضعت للتحولات التالية:
- دوران بنسبة 20 درجة ؛
- تراكب الضوضاء.
- طمس.
- تعديل السطوع.
- تعديل التباين.
أجرى الباحثون العديد من
اختبارات Inria لتحديد أفضل "إخفاء" للشخص.
لتحقيق التأثير المطلوب ، يجب أن تكون صورة بحجم 40 × 40 سنتيمترًا (المشار إليها بواسطة كلمة patch في تقرير الخبير) موجودة في منتصف مربع اكتشاف الكاميرا وفي مجال رؤيتها باستمرار. بالطبع ، لن تساعد هذه الطريقة أي شخص على إخفاء وجهه ، ومع ذلك ، لن تتمكن خوارزمية اكتشاف الأشخاص من حيث المبدأ من اكتشاف شخص ما في الإطار ، مما يعني أنه لن يتم إطلاق التعرف اللاحق على ميزات الوجه.
وكتظاهرة ، نشر الباحثون عرضًا توضيحيًا بالفيديو لقدرات الصور المرئية:
رمز مشروع
جيثب .
البحث