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Machine Learning an der Nase herumgeführt

Anton Waldt , @Waldt23
27.03.18 in Software
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Eine Gruppe chinesischer Wissenschaftler mit teils akademischem teils kommerziellen Hintergrund beschreibt in einem Arbeitspapier, wie aktuelle AI-basierte Gesichtserkennungs-Systeme gründlich genarrt werden können - wobei nicht nur die tatsächliche Identität verborgen werden kann, sondern darüber hinaus eine beliebige Identität vorgegaukelt. Basis des Stunts sind sogenannte Adversarial Examples (salopp: feindlicher Input), mit denen Machine-Learning-Algorithmen gezielt in die Irre geführt werden können, bei White-Box-Attacken (also solche auf bekannte Software) kommen die Forscher auf eine Erfolgsrate von rund 70%, aber auch Black-Box-Attacken halten sie prinzipiell für möglich. Die Übertragung des falschen/täuschenden Gesichts erfolgt konkret mittels Infrarot-LEDs, die praxistauglich in einem Basecap integriert sind.

Via : Boing Boing

Quelle : Invisible Mask: Practical Attacks on Face Recognition with Infrared (pdf)

Tags: adversarial examples , AI , Basecap , Biometrie , CCTV , forschung , Gesichtserkennung , Hack , Infrarot , LED , Machine Learning , software
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