Исследователи создали «мастер-ключи» для обхода систем идентификации лица

В совместной статье представители Школы компьютерных наук им. Блаватника и Школы электротехники в Тель-Авиве (Израиль) рассказали от создании набора из девяти «мастер-ключей» — лиц, которые почти в половине случаев смогли обмануть три ведущих системы лицевой идентификации. Исследователи говорят, что эти обобщённые лица можно успешно выдавать за изображения примерно 40% всего населения, даже не располагая дополнительной информации об имитируемом человеке.

Эта работа, раскрывающая «чрезвычайную уязвимость» систем распознавания лица, опирается на результаты более раннего исследования, продемонстрировавшего подобный же метод создания мастер-изображений для отпечатков пальцев.

«Лица-отмычки» генерировались с помощью StyleGAN и оптимизировались с использованием эволюционной стратегии. Как правило, они выглядят старше тех оригиналов, которые имитируют, у них нет очков или растительности на лице.

В статье отмечается, что белые мужчины старше 60 лет в наборе данных Labeled Faces in the Wild (LFW) Массачусетского университета менее вариативны по сравнению с более молодыми группами, поэтому большая их часть охватывалась всего одним мастер-лицом. Кроме того, только два из девяти созданных мастер-лиц были женскими, что объясняют «более низкой частотностью» женских лиц в наборе данных LFW (22%).

Исследователи тестировали свой метод на трёх системах глубокого распознавания — Dlib, FaceNet и SphereFace, выбранных за их способность выявлять «высокоуровневые семантические особенности» лиц, а не просто реагировать на цвет кожи или световые эффекты.

Авторы рассчитывают продолжить свою работу в направлении поиска способов защиты существующих систем лицевого распознавания от подобных «отмычек».

Они также предвидят возможность того, что их мастер-лица могут быть анимированы с помощью технологии deepfake. Это позволит обойти ещё одну защиту от мошенничества — тест на то, является ли распознаваемый образец живым.