/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F434%2Fca48b1978119076a5c555e499e76f03a.jpg)
Білл Свірінген винайшов візерунки для свого одягу, що роблять камери спостереження сліпими
Білл Свірінген провів минулий рік, знову і знову проводячи здебільшого один і той самий тест. Метою було створити комп'ютерно-згенерований шаблон, який міг би заблокувати камери спостереження, що розташовані на вулицях Америки, від його виявлення.
Приблизно через 31 мільйон тестів, за словами Свеарінгена, він тепер може створювати візерунки на вимогу, які, будучи нанесеними на одяг та предмети, запобігають виявленню деякими з найпоширеніших зчитувачів номерних знаків та камер спостереження будь-чого, що охоплює візерунок, від людей до транспортних засобів.
Його проєкт, який він називає noRecognition , дозволяє людям уникнути автоматичного виявлення та алгоритмічного спостереження, що використовуються по всій території США та за її межами.
В останні роки камери спостереження отримали надзвичайно широкі можливості для виявлення того, що відбувається на відеозаписі, від відстеження номерних знаків транспортних засобів, що рухаються зі швидкістю, до використання розпізнавання облич для ідентифікації підозрюваних злочинців, хоча й з перемінним успіхом , а іноді й з жахливими результатами . Алгоритми виявлення, на яких базується більшість сучасних камер спостереження, можуть просіювати величезні обсяги відеозапису, дозволяючи правоохоронним органам виявляти цікаві для них дії, подібні до витягування голки з копиці сіна.
Комп'ютерно-генеровані шаблони Сверінга не блокують камери спостереження від запису відео. Натомість вони порушують здатність камери ідентифікувати об'єкти, людей чи обличчя, щоб камери не спрацьовували сповіщення про виявлення. Блокуючи здатність камери виявляти, що охоплює шаблон, людина знову стає голкою в копиці сіна — доки хтось не знає, де шукати.
«Конфіденційність — це основоположне право», — сказав Свірінген у телефонній розмові цього тижня виданню TechCrunch. Він описав свої шаблони як спосіб дозволити людям «відмовитися від відстеження».
Під час свого першого публічного випробування у п'ятницю на конференції з кібербезпеки Def Con у Лас-Вегасі компанія Swearingen успішно продемонструвала візерунок, надрукований на транспортному засобі, довівши, що ці візерунки можуть бути ефективними для запобігання виявленню систем спостереження в реальному світі.
Навчання моделі малюванню
У телефонній розмові зі свого дому в Канзас-Сіті, де він став співзасновником зустрічі з кібербезпеки SecKC , Свірінген розповів TechCrunch, що як кіберпрофесіонал він гостро усвідомлює ризики для конфіденційності та безпеки, пов'язані зі стеженням.
Він розповів, як його місто завалено камерами спостереження, які іноді розташовані лише за кілька футів одна від одної. Він сказав, що він та інші ніколи не погоджувалися на спостереження, так само як він ніколи не погоджувався на те, щоб уряд використовував його водійські права для розпізнавання обличчя .
Свірінген описав себе як білого чоловіка середнього віку, який живе в центрі Сполучених Штатів, і визнав, що в результаті він не стикався з труднощами чи дискримінацією через те, ким він є чи як він виглядає. Свірінген розповів, як минулого року він хотів взяти участь у протесті, але відчував дискомфорт і занепокоєння тим, що величезна кількість камер може стежити за людьми, які користувалися своїми конституційними правами на свободу слова.
Якщо він відчував це, безсумнівно, інші також, зокрема ті, хто хотів скористатися своїми правами, але сам міг почуватися невпевнено чи некомфортно, роблячи це. Свірінген взявся за роботу.
Відколи існують камери, здатні розпізнавати об'єкти, докладаються зусилля щодо протидії цій технології. Кілька арт-проектів та брендів одягу представили одяг, який має на меті допомогти людям подолати розпізнавання облич. Деякі виробники окулярів підхоплюють цю тенденцію, хоча й не дуже ефективно.
Свірінген сказав, що його дослідження базується на деяких попередніх роботах, які показали, що можна блокувати виявлення камерами.
Минулого року він розпочав з тестової лабораторії для перевірки концепції, поступово долаючи один алгоритм виявлення відеокамер з відкритим кодом за іншим. Протягом року він удосконалював шаблони, масштабуючи свої тести за допомогою додаткової обчислювальної потужності комп'ютерів. Він подякував ширшій спільноті, яка з'явилася з обладнанням, щоб допомогти просунути проєкт.
Його експериментальна модель з часом перетворилася на модель навчання з підкріпленням, по суті, автономну систему, яка могла б навчатися визначати, які шаблони працюють, а які ні, всупереч конкретним алгоритмам камери, які він тестує. Простіше кажучи, Свірінген розповів TechCrunch, що він по суті навчив свою модель «як малювати».
Щоразу, коли шаблон давав збій і алгоритм його виявляв, модель пробувала знову і знову, доки врешті-решт не перемагала кілька алгоритмів одночасно.
Його модель невдовзі почала знаходити ідеальні рецепти для шаблонів, які змогли перемогти всі 11 алгоритмів виявлення з відкритим кодом, які він протестував, включаючи програмне забезпечення, яке працює на зчитувачах номерних знаків Flock, нагрудних камерах Axon та камерах під керуванням штучного інтелекту Clearview.
Тепер модель створює нові шаблони щохвилини, кожна партія математично краща за попередню, сказав він.
На конференції з кібербезпеки Def Con у Лас-Вегасі Свірінген провів свій перший тест у реальних умовах. За допомогою Donut Media тест полягав у покритті Toyota Yaris 2009 року випуску одним із найновіших шаблонів Свірінгена, щоб перевірити, чи буде автомобіль невидимим для виявлення камерою Flock.
«Ми довели, що це ефективно», – сказав Свірінген; хоча колеса були викликом, додав він. Відео демонстрації вийде протягом наступних кількох тижнів, повідомили в Donut Media.
Після публічної демонстрації в Лас-Вегасі, яку він вже провів, проєкт є першим доказом того, що алгоритмічного виявлення в громадських місцях можливо уникнути. Наступний крок — передати ці шаблони людям, які їх хочуть отримати, сказав він.
Проєкт noRecognition також проводить краудсорсингову кампанію , щоб допомогти фінансувати продаж ранніх товарів із зображенням візерунків, від футболок до толстовок, з потенціалом для створення скінів із візерунками для транспортних засобів у майбутньому. Свірінген сказав, що мета полягає в тому, щоб візерунки були високої якості та з достатньою роздільною здатністю, щоб працювати з відстані, а також виглядали естетично стильно.
Він сказав, що приховує свої найсильніші візерунки від інтернету, щоб виробники камер не змогли їх перемогти, але робота ще не завершена. Його моделі продовжують відточувати нові візерунки.
«Кожна невдача покращує мою модель, і тому [закономірності] стають дедалі кращими», – сказав він.