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Good AI vs. bad AI: Wie ein Privacy-Filter Gesichterkennungssoftware austrickst
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Senior Editor @Wired_Germany. Co-Founder @BuzzingCities Lab. Berichtet auch für andere Medien wie Spiegel Online über internationale Politik, Tech, Cyber & Crime, OC, oft aus Lateinamerika/Mexiko.
Accessoires wie spezielle Brillen blenden Überwachungskameras so, dass die Gesichtserkennung nicht mehr funktioniert. Modedesigner und Künstler wie Adam Harvey entwerfen Anti-Surveillance-Fashion und Make-Up: Gesichtserkennung wird durch wilde Frisuren, bunte Muster auf dem Gesicht oder Pixel-Prints verwirrt, die den Algorithmus durch vermeintlich Tausende von Gesichtern ablenken.
Zahlreiche Projekte weltweit experimentieren mit Ansätzen, wie sich Gesichtserkennungssoftware irritieren lässt, um die zunehmende Überwachung zurückzudrängen.Forscher haben jetzt eine Software entwickelt, die Gesichtserkennung mit den eigenen Waffen schlagen soll und haben dafür zwei Algorithmen gegeneinander trainiert.
The scientists developed a neural network that uses facial recognition to identify people in images, and then they made one to fool it. The two networks compete, learn from each other, and end up becoming a robust anti-facial-recognition system.
Durch Anpassungen der Pixel, etwa im Bereich der Augenwinkel, soll es der Anti-Surveillance-AI gelungen sein, die Quote der wiedererkennbaren Gesichter von 100 Prozent auf 0,5 Prozent zu verändern – für das bloße Auge sind die Veränderungen nicht erkennbar.
Quelle: Tristan Greene Bild: Nicole Gray EN thenextweb.com
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