Принт-невидимка
Позволит ли одежда для обмана систем распознавания лиц исчезнуть с радара
Компания из Италии заявила о начале производства одежды, которая позволяет скрыться от систем распознавания лиц. Таким образом разработчики хотят привлечь внимание к проблеме защиты биометрических данных. Мнения экспертов разделились: одни уверены, что новинка должна сработать, другие полагают, что технология не даст предполагаемого эффекта. Перспективы «плащей-невидимок» в XXI веке оценили собеседники RSpectr.
ПРЯТКИ ПО-ВЗРОСЛОМУ
Итальянский стартап Cap_able представил коллекцию одежды, обманывающей системы распознавания лиц. Принт для нанесения на ткань создает искусственный интеллект, отметила генеральный директор Cap_able Рашель Дидеро (Rachele Didero). Узоры помогают сбить с толку программное обеспечение – камера либо не сможет идентифицировать владельца, либо примет его за животное, замаскированное в рисунке (это может быть зебра, жираф или собака).
Согласно заявлению Cap_able,
новая разработка – это не только щит от камер, но и попытка привлечь внимание к важности осторожного обращения с личными данными
Рашель Дидеро, Cap_able:
– Наша цель – повысить осведомленность о праве на неприкосновенность частной жизни и защите биометрических данных, таких как фото лица. Эта проблема часто недооценивается, хотя и затрагивает большинство граждан во всем мире.
Ткань из Manifesto Collection была протестирована с помощью сервиса You only look once (YOLO), самого распространенного и быстрого алгоритма для систем обнаружения объектов в реальном времени, рассказала Рашель Дидеро. Цены на такую продукцию начинаются примерно с 250 долларов.
Генеральный директор одного из лидеров в разработке софта и устройств с использованием биометрии и видеоаналитики VisionLabs Дмитрий Марков считает, что идея Cap_able не будет работать на практике. Он пояснил RSpectr, что технология, созданная компанией, реализована с помощью так называемых «состязательных атак» (adversarial attacks). Однако у данного подхода есть недостатки. По словам Дмитрия Маркова,
если определенный узор «ломает» работу одной системы распознавания, то другая успешно справится с задачей
Кроме того, чтобы разработать принт, который может обмануть конкретную систему распознавания, нужно иметь к ней доступ – в том числе к параметрам нейронной сети, работающей в основе алгоритмов распознавания. Это технически невозможно, так как эти данные тщательно защищены, рассказал он.
Помимо этого, технология, основанная на использовании узора на одежде, предполагает, что система находит сначала тело человека, а потом уже внутри обнаруженного контура ищет лицо. По словам эксперта, в реальности большинство систем распознавания ищет именно лица людей и не обращает внимания на вид одежды человека. Тела даже может не быть в кадре. Поэтому, уверен Дмитрий Марков,
на систему распознавания лица подобная одежда не окажет эффекта
Глава TelecomDaily Денис Кусков придерживается другого мнения. Он сказал RSpectr, что оптические элементы на одежде действительно помогают скрыться от систем распознавания лиц, однако с тем же успехом можно носить на лице медицинскую или любую другую маску. Если вместе с ней надеть кепку – распознавание лиц вряд ли сработает. По словам эксперта, в России подобная одежда не выпускается и не пользуется спросом.
ВПОЛНЕ ЗАКОННО
Юрист, член комитета ТПП РФ по предпринимательству в сфере медиакоммуникаций Павел Катков рассказал RSpectr, что
ответственности за создание одежды, препятствующей распознаванию лиц человека, в российском законодательстве нет
Однако все зависит от того, какую именно технологию выберет производитель, отметил юрист. Например, если это «антирадар», который используется автомобилистами для обхода ограничений и обмана ГИБДД, то надо помнить о штрафах по статье 13.3 КоАП РФ «Изготовление или установка радиоэлектронных средств и (или) высокочастотных устройств без специального разрешения (лицензии)». Их размер достигает 60 тыс. рублей для юридических лиц с конфискацией радиоэлектронных средств. Либо придется получать лицензию.
Если используется вредоносное ПО, производитель подпадает под статью 273 УК РФ «Создание, использование и распространение вредоносных компьютерных программ», наказание по которой – до семи лет лишения свободы.
Павел Катков считает, что
правительство РФ вряд ли оставит без внимания производство одежды для обмана систем распознавания
На это указывает, например, опыт медиарегулирования, включая антипиратский и иные законы в этой сфере.
Павел Катков, ТПП РФ:
– Все это делалось точечно, потому что старые, офлайновые нормы под цифровые реалии не подходили. Аналогичные изменения мы видим в УК РФ и КоАП РФ, где вводятся новые специализированные составы, например, статью 159 УК РФ «Мошенничество» разделили на подвиды.
Кроме того, добавляются оговорки о совершении деяния с использованием интернета в уже действующие статьи, добавил он.
ВИДЕОАНАЛИТИКА В ПЛЮСЕ
Рынок искусственного интеллекта, куда входят и системы распознавания лиц, продолжает расти, рассказал RSpectr Дмитрий Марков. К 2026 году его глобальный объем достигнет порядка 400 млрд долларов при среднегодовом темпе роста 35%. Кроме того, в мире значительно выросли частные инвестиции в ИИ, а их концентрация усилилась, отметил эксперт. По его словам, в 2021 году они составили около 93,5 млрд долларов, что более чем вдвое превышает общий объем частных инвестиций в 2020 году.
Сейчас технологии распознавания лиц используются в различных сервисах и в России. Например, оплата по лицу в метро, магазинах и кафе, удаленная верификация или обслуживание в банках по биометрии. Эксперт считает, что эта тенденция будет только усиливаться.
Дмитрий Марков, VisionLabs:
– Ушедший год внес свои коррективы. Одним из главных вызовов для развития ИИ в России стало ограничение поставок процессоров и графических карт, необходимых для разработки моделей машинного обучения. Сейчас отрасль продолжает искать способы решения этой проблемы. На рынке появился огромный спрос на железо, а это значит, что кризис может стать возможностью для компаний на российском рынке.
По его словам,
одним из основных прорывов для систем распознавания лиц в 2022 году стало применение трансформеров – новых архитектур нейронных сетей
Изначально эти архитектуры были предназначены для решения задач обработки естественного языка, но за последний год продемонстрировали наилучшие результаты для целого ряда задач компьютерного зрения. Они смогли превзойти по точности сверточные нейронные сети, которые доминировали в этой области на протяжении многих лет.
Особенностью трансформеров в сравнении со сверточными нейронными сетями является использование адаптивного механизма внимания, позволяющего динамическим образом учитывать контекст на изображении, рассказал Дмитрий Марков. В сочетании с большими объемами обучающих данных подобные архитектуры позволили сделать скачок в точности современных систем распознавания. По словам эксперта, в отдельных сценариях вероятность ложного срабатывания уменьшилась на порядок, то есть в 10 раз.
Спрос на системы распознавания лиц в России в 2022 году увеличился примерно на 20%
отметил Денис Кусков. По его словам, Россия занимает третье место по количеству камер видеонаблюдения после Китая и США и второе место по темпам роста в этой области после Южной Кореи.
Эксперт считает, что видеонаблюдение в России должно быть дополнено видеоаналитикой. Тогда будет проще бороться с преступностью.
Екатерина Шокурова
