Un T-shirt qui bloque la reconnaissance faciale #IA

La reconnaissance faciale a connu une explosion des caméras un peu partout dans le monde ces dix dernières années. La demande reste élevée, pas seulement de la part des gouvernements et des forces de l’ordre, mais aussi de la part du secteur privé avec des applications dans le secteur du commerce et du marketing, la vente au détail, la protection des installations sensibles, etc. La distanciation liée à la pandémie COVID-19 a augmenté encore davantage la demande car la reconnaissance faciale pourrait remplacer à terme la biométrie de contact et donc les problèmes d’hygiène.

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Contourner cette surveillance de masse est au cœur de Watch Dogs 2. En effet, vous pouvez pirater une caméra et supprimer votre profil de la base de données de Blume Corporation afin que la police ne puissent pas vous reconnaître (elle indiquera « échec de la reconnaissance faciale »). 

Même si la réalité n’a pas encore rattrapé la fiction, des chercheurs de la Northwestern University ont mis au point un t-shirt conçu pour confondre les algorithmes de surveillance numérique et faire croire que vous n’existez pas. 

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Crédits photographiques : Benedict Evans

« Le t-shirt fonctionne sur les réseaux neuronaux utilisés pour la détection d’objets », a déclaré à Wired Xue Lin, professeur adjoint d’ingénierie électrique et informatique à Northeastern. Selon elle, le port du t-shirt réduirait de 63 % la probabilité d’être détecté par la technologie de surveillance numérique, mais ce n’est pas une sécurité absolue. « Nous avons encore des difficultés à le faire fonctionner dans le monde réel car il y a cette forte présomption que nous savons tout sur l’algorithme de détection », a-t-elle déclaré. « Il n’est pas parfait, donc il peut y avoir des problèmes ici ou là ».

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Photographie : Matthew Modoono/Northeastern University

En trouvant les points de jonction d’un réseau de neurones – les seuils auxquels algorithme décide si quelque chose est un objet ou non – Lin et ses collègues ont pu travailler à reculons pour concevoir un dessin qui peut confondre le système de classification et d’étiquetage du réseau d’Intelligence Artificielle (IA).

En examinant plus particulièrement deux réseaux neuronaux de reconnaissance d’objets couramment utilisés à des fins d’entraînement – YOLOv2 et Faster R-CNN – l’équipe a pu identifier les zones du corps où l’ajout de bruit de pixel pourrait brouiller l’IA, et rendre ainsi le porteur invisible.

Source: Wired

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