Алгоритам открива лажни фотографии од пасош
Се зголемуваат системите за автоматско препознавање на лице. Сепак, тие не се фалсификувани. Истражувачите сега најдоа начин барем да ги филтрираат документите кои биле манипулирани на посебен начин - со т.н. морфирање.
Две реални слики (лево и десно) се споени во една дигитална слика (во средина).
Фото: Фраунхофер HHI
Во минатото, идентификацијата на луѓето беше директна работа: На пример, при проверка на аеродромот, службеникот ја погледна фотографијата во личната карта и потоа строго ја погледна личноста што стоеше пред него. Честопати излегуваше дека сликата стара неколку години веќе не мора точно да ја репродуцира реалноста. Неколку килограми повеќе, брада или нови очила го нарушија впечатокот. Поинаку е со биометриските податоци. Доколку се достапни како дигитална верзија во пасошот, вработените во граничната контрола можат да направат фотографија со засегнатото лице, а специјална компјутерска програма ги проценува сличностите директно на лице место. Овој метод е многу значаен. Бидејќи релевантните точки за мерење, како што е олеснувањето на окото, не се менуваат поради диета.
Сепак, дигиталната споредба носи нови проблеми со неа. Една од нив е формирање. Ова е токму она што истражувачки тим сака да го спречи. Научниците доаѓаат од Институтот за системи за производство и дизајн на технологијата ИПК Фраунхофер и Институтот за телекомуникации Фраунхофер, Институтот Хајнрих Херц (HHI), меѓу другите.
Морфирање: Лажен е создаден од две реални слики
Автоматските проверки на лицето се користат се почесто во пракса, а не само за насочени лични проверки. Автоматските скенирања на јавни места, на пример, имаат за цел да ги изложат криминалците низ таблата, додека слични програми од помал обем имаат за цел да го постигнат спротивното, имено за да обезбедат лични податоци - автоматското препознавање лице се користи и за отклучување на паметни телефони.
Сето ова се заснова на принципот дека биометриските податоци на една личност се апсолутно индивидуални. Ова е всушност така, но софтверот избира само одделни точки за споредба. Исто така е можно дигитално да се манипулира со овие. Особено морфирањето е проблематично во овој поглед. Едноставно кажано, две слики на лицето се споени во една. Потоа ги содржи својствата на обете фотографии. Во пракса, ова значи дека две лица можат да ја користат личната карта без автоматското препознавање на лице да предизвика аларм. Криминалец во основа може да се опреми со лице на невин граѓанин, барем во неговите документи.
Нервните мрежи наоѓаат дигитални отстапувања
Морфирањето не може нужно да се препознае без соодветен софтвер. Сторителите затоа можат да достават изманипулирана слика со редовната апликација за лична карта - и да добијат вистински документ со фалсификувана фотографија. Наводното дополнително ниво на безбедност на автоматското препознавање на лицето е многу проблематично со таквата постапка, бидејќи службениците имаат тенденција да се потпрат на тоа. Во проектот АНАНАС, кратенка од „Откривање на аномалија за да се спречат напади врз системи за проверка засновани врз слика на лице“, вклучените научници се обидуваат да ги стават под контрола ваквите тешкотии. За да го направат ова, тие користат машинско учење, особено работат со сложени нервни мрежи кои се состојат од бројни нивоа што се поврзани едни со други во повеќеслојни структури. Тие треба да ја имитираат невронската структура на мозокот и се поврзани едни со други преку единиците за математичка пресметка.
Истражувачите ги „обучиле“ овие нервни мрежи со првично нахранење на системите со бројни реални и морфани слики на лицето. Алгоритмот идентификувал обрасци така што, според истражувачите, мрежите сега можат да препознаваат изманипулирани слики врз основа на добиените промени, „особено во семантички области како што се карактеристики на лицето или светлосни очи“, вели Питер Ајзерт, раководител на одделот за визија и технологија за сликање во Фраунхофер HHI.
Спречете ги криминалците со вештачка интелигенција
Истражувачите биле задоволни од резултатите од тест-студиите: софтверот ги открил морфираните слики во над 90% од случаите. Сепак, научниците сè уште не беа задоволни со ова: „Проблемот е што не знаете како нервната мрежа ја донесе одлуката“, вели Ајзерт. Користејќи специјално развиени алгоритми, неговиот тим, исто така, сака да открие кои региони на сликата на лицето се релевантни за одлуката. Ова може да помогне во идентификувањето на морфирањето уште посигурно. Често, на пример, очите даваат индикација дали сликата е вистинска или лажна.
Сепак, ова истражување е далеку од завршено. „Криминалците можат да се вратат на сè пософистицирани методи на напад, на пример, методи од областа на вештачката интелигенција кои генерираат целосно вештачки слики на лицето. Со оптимизирање на нашите нервни мрежи, се обидуваме да бидеме чекор пред фалсификаторите и да ги идентификуваме идните напади “, вели Ајзерт. Неговата цел е да го интегрира развиениот софтвер во постојните системи за препознавање лице при гранични контроли.