Как спастись от систем распознавания лиц при помощи макияжа

Medialeaks проверил варианты маскировки, защищающие от технологии распознавания лиц, и выбрал самые эффективные из них. «Чёрный лебедь», кошачьи усы, полосы и точки — рассказываем, что из этого убережёт вас от нежелательного внимания в соцсетях.

Директор по распространению технологий «Яндекса» и руководитель сервиса «Яндекс.Здоровье» Григорий Бакунов рассказал о своём хобби-проекте — сервисе, который может защитить человека от распознавания лица системами наблюдения, окружающими жителей мегаполисов.

По словам Бакунова, его программа-алгоритм способна подобрать необычный, но действенный в борьбе с распознаванием лиц макияж. Она предлагает пользователю варианты раскраски, которая, как описывает разработчик, позволила существенно снизить возможность распознавания. От «Вася чуть-чуть не похож на себя» до «совсем не похож на Васю» и даже «вообще не Вася, а скорее Коля». Выглядит это, например, так.

Редакция Medialeaks раскрасилась в стиле моделей Бакунова, чтобы проверить, насколько хорошо работает идея обходить системы распознавания лиц, рисуя на себе абстрактные линии и круги без всякого намёка на симметрию.

Читайте на MedialeaksСын хвастался маме, что одноклассник — его двойник. И совместное фото мальчиков чуть не довело женщину до слёз

Для опытов мы использовали обычную акварель: она легко смывается, но при этом может лежать плотным слоем, который будет заметен на снимках.

Мы попробовали повторить варианты макияжей, получившиеся у Бакунова, создать свои вариации мэйкапа в его стиле, посмотрели, можно ли обойти системы распознавания лиц, используя макияж Натали Портман из «Чёрного лебедя», а также раскрасились котиками.

Чтобы проверить, насколько сам факт наличия макияжа влияет на эти системы, мы сделали несколько разных фото — с раскрашенным лицом, с ним же и в головном уборе, а также с макияжем, головным убором и в очках (традиционный и уже проверенный метод обхода систем распознавания).

Полученные фото были загружены в несколько сервисов, содержащих в себе системы распознавания лиц, — FindFace, Betaface и фейсбук, в котором есть система распознавания ваших лиц и лиц ваших знакомых на загружаемых снимках.

Первым делом мы проверили макияж, разработанный сотрудником «Яндекса», и раскрасили лицо автора статьи. Даже если это не работает против видеокамер, можно ходить с таким макияжем на вечеринки.

Но при проверке фото через FindFace — один из самых известных в России сервисов, использующих систему распознавания лиц, — результат оказался провальным. Страница во «ВКонтакте» появилась на первом же месте в найденных совпадениях.

Но стоит надеть бейсболку, и система перестаёт работать.

Тёмные очки на лице тоже отлично спасают от распознавания системой FindFace, которая начинает искать людей в похожих очках и забывает о человеке на снимке.

Другая доступная любому система — автоматическое распознавание людей на загружаемых вами фото в фейсбуке. Сервис сравнивает их со снимками на страницах ваших знакомых и предлагает их отметить.

Макияж и эту проверку не прошёл — профиль сразу же был найден.

Но если добавить к луку бейсболку, происходит небольшое чудо: система перестаёт не только определять человека, но и в принципе видеть лицо на фотографии.

И дело не в неудачном снимке — при проверке другого изображения фейсбук понял, что на нём изображено чьё-то лицо. Но чьё именно, не определил. Но редактора Настю на том же снимке не удалось распознать благодаря обычным солнцезащитным очкам.

А если добавить их к бейсболке, то получим +100 к защите от распознавания (и +50 к нелепости).

Ещё один этап проверки — сервис Betaface, который определяет возраст, пол и расу человека на загруженных снимках. В случае с этим макияжем ему удалось угадать только пол, но не возраст и расу. Автор статьи превратился в 56-летнего азиата, который носит очки.

А нейросеть, с помощью которой можно искать порноактрис, похожих на ваших знакомых (Medialeaks тестировал её на Навальном, Усманове и Поклонской), не нашла никаких совпадений для фото с макияжем. И в бейсболке. И с очками. Ну ок.

В своей статье Бакунов предлагал ещё один вариант защитного макияжа, мы протестировали его на редакторе Тане.

FindFace не справился с задачей, хотя глаза на снимке он определённо увидел — большинство девушек среди предлагаемых в поиске вариантов были похожи на Таню хотя бы разрезом глаз.

Когда на редакторе появились ещё и очки, сервис сломался и не нашёл ни одного профиля.

Система распознавания лиц в фейсбуке споткнулась уже на первом фото, не узнав Таню. Снимок в бейсболке показал такие же результаты.

Полноценной победы над распознаванием удалось добиться при помощи очков, бейсболки и макияжа — фейсбук вообще перестал видеть на фотографии какое-либо лицо.

А Betaface описал Таню как 51-летнюю женщину в очках с усами, хотя ни усов, ни очков на фото не было, да и лет редактору намного меньше. Кроме того, сервис «потерял» один глаз, не разобрался, где нос, и нарисовал Тане огромный рот.

И никаких результатов в сервисе с порноактрисами и политиками.

Макияжи Бакунова состояли из ассиметричных полосок и кругов, поэтому мы изобрели собственный мейкап в цветах Medialeaks, отвечающий тем же требованиям, и раскрасили в него редактора Катю. Никакой симметрии и больших участков лица без макияжа, но простой рисунок — на раскраску потребовалось около 10 минут, при этом процесс был довольно хаотичным.

FindFace потерпел поражение. Результат близок к идеальному.

Это сработало и в фейсбуке — алгоритм не нашёл на снимке лица, и даже не пришлось прибегать к очкам и бейсболке.

Кажется, что на фото мало света, но это не причина поражения фейсбука. Снимок при другом освещении показал такой же результат. И даже очки не помогли системе найти глаза на фото.

На всякий случай мы проверили алгоритм фейсбука на фото Кати без макияжа — система узнаёт её даже в бейсболке (кстати, она оказалась единственной из редакции, кого фейсбук узнал даже в головном уборе).

Не все хотят ходить по улицам города, раскрасившись в круги и полосы, поэтому мы попробовали обмануть системы распознавания макияжем из кино. Выбор пал на фильм «Чёрный лебедь» с Натали Портман, который должен скрыть разрез глаз, к тому же чем-то похож на маску грабителя.

FindFace увидел лицо, но не узнал его.

Результаты на фейсбуке были такими же. Выглядит так, будто Натали Портман может грабить банки, если вдруг захочет.

Мы пошли немного дальше и сделали из лебедя чёрного котика. Потому что мы любим котиков.

Результаты не изменились. Теперь можно официально заявить, что котики помогают защититься от слежки.

Но не с Betaface — на этот раз сервис уверенно определил, что у Тани нет усов (а как же кошачьи?) и очков, и ошибся только с возрастом (кажется, это частая проблема сервиса).

В очередном хаотичном макияже мы не стали скрывать глаза, понадеявшись только на силу кружков и полосок. Если судить по прошлым опытам, системы распознавания лиц начинают сбоить при обработке лиц, которые скрыты за хаотичным «шумом».

FindFace на этой фотографии сломался. Возможно, он не видит глаза, в которые нужно смотреть.

Фейсбук также в очередной раз потерпел поражение, но увидел лицо.

Последний и самый антиутопичный вариант макияжа, который должен помочь обойти системы распознавания лиц, но, скорее всего, привлечёт внимание правоохранительных органов.

Достаточно ли этого, чтобы обмануть FindFace? Всё получилось — никакого лица на фото сервис не заметил.

Фейсбук также не справился. Как бы странно это ни звучало, решётка оказывается сильнее системы.

Но всё же самым действенным «макияжем» во время опыта для нас оставались бейсболка и очки. Они помогали обходить СРЛ на любом сервисе. Кроме Betaface: очки и бейсболка для него оказались более лёгким препятствием, чем макияж, и сервис почти угадал возраст автора.

FindFace:

Фейсбук:

Betaface:

В современном мире с помощью систем наблюдения можно достигать невероятных результатов в слежке за кем-либо. Так, полицейские в США смогли найти нарушителя уже после неудачной погони с помощью дрона и дополненной реальности. А с помощью FindFace и нескольких других сервисов Medialeaks смог найти личные данные незнакомых пользователей из приложения для знакомств по одной их фотографии. Не всегда такие достижения используются на благо общества: мы писали и о том, насколько легко взломать веб-камеру на ноутбуке, кто и зачем занимается этим, а также как от этого защищаться.

как FindFace победила Google с минимальными средствами :: Свое дело :: РБК

Артем Кухаренко научил компьютер находить аккаунты людей во «ВКонтакте» по их фото, и его проектом заинтересовались такие бизнесмены, как Александр Провоторов и Роман Абрамович

Артем Кухаренко (Фото: Владислав Шатило / РБК)

Следователь загружает в компьютер фотографию преступника, система анализирует изображения с десятков тысяч камер слежения по всему миру и за секунды находит нужного человека, сообщая, где и когда он был замечен в последний раз.

Пока что это вымысел, пригодный разве что для кино или литературы, но он вполне может стать реальностью уже в ближайшие годы, считает основатель компании NTechLab 27-летний Артем Кухаренко.

NTechLab смогла создать систему распознавания лиц, которая конкурирует с технологиями Google, 3M, NEC и других глобальных игроков. 10 мая компания объявила, что привлекла $1,5 млн от пула инвесторов, в том числе от фонда Impulse VC, куда инвестировали Роман Абрамович (12-е место в российском рейтинге Forbes — $9,1 млрд) и известный российский топ-менеджер Александр Провоторов.

Люди и собаки

В начале 2015 года Артем Кухаренко, который окончил МГУ и несколько лет работал в российском исследовательском центре Samsung, где занимался в том числе проблемой распознавания образов, ради развлечения написал приложение для мобильной операционной системы Android, определяющее породу собаки по фотографии. Magic Dog до сих пор доступно в Google Play, но так и не стало популярным. Зато в процессе работы Кухаренко и двум его коллегам удалось разработать алгоритм для распознавания образов, в том числе человеческих лиц. Они назвали его FindFace.

FindFace — приложение, которое может положить конец анонимности

Представьте, что вы сидите в кофейне. Краем глаза вы замечаете, как незнакомец наводит на вас телефон. На следующий день вы получаете письмо от человека, который утверждает, что видел вас в кофейне. Он приглашает на свидание. Вы понятия не имеете, как он с вами связался и как вообще узнал ваше имя.

Возможность опознавать совершенно незнакомых прохожих — гвоздь рекламной кампании новой волны стартапов, которые надеются извлечь выгоду из стремительно развивающейся технологии распознавания лиц. Но в России это уже реальность.

FindFace, приложение, запущенное российским стартапом два месяца назад, дает пользователям возможность опознавать незнакомцев по фотографиям их лиц. Она строится на сопоставлении фото с аватарками из VK (также известного как «ВКонтакте»), российской социальной сети, схожей с Facebook. Авторы приложения продвигают его как отличный инструмент для того, чтобы завязать отношения или познакомиться. Но это колоссальная угроза для приватности.

После запуска многие новостные издания задавались вопросом, появятся ли схожие продукты в США. Но настоящая угроза не в том, что приложение вроде FindFace придет к такой социальной сети как Facebook. А в том, что в скором времени оно может быть подключено к бесчисленному количеству баз данных с фото, например, к каталогам университетов или спискам работников — или даже ко всему интернету.


Вот как работает FindFace. Сначала вы делаете фото того, кого хотите опознать. Затем загружаете фото в приложение, которое ищет картинки из «ВКонтакте» и возвращает вам те, которые считает похожими. Алгоритм распознавания лиц FindFace ультрасовременный — создан компанией под названием NTech Lab (она недавно шла нога-в-ногу с алгоритмом распознавания лиц от Google на международном соревновании Вашингтонсокго университета — но ничего нового в этом нет). Facebook производит такие поиски каждый день, хотя и по другим базам данных. Настоящая инновация, сделавшая FindFace такой угрозой конфиденциальности — это база данных.

Когда вы загружаете фото на Facebook, он сравнивает лица на этой фотографии только с лицами ваших друзей. FindFace, с другой стороны, ищет по всем аватарам из «ВКонтакте». Это означает, что каждый раз, когда кто-то загружает фото в FindFace, оно подбирает похожие из базы данных, содержащей каждого участника самой популярной социальной сети в русскоязычном мире — сотни миллионов аккаунтов. И когда находится совпадение, приложение связывает этого человека с профилем «ВКонтакте», раскрывая его имя и контактную информацию.

Все аватары «ВКонтакте» находятся в публичном доступе, поэтому единственный способ скрыться из этой базы данных — удалить свою страницу. Это оставляет россиянам два нежелательных варианта: они могут либо уйти из «ВКонтакте» на менее популярную платформу, теряя новости, фото и сообщения, или смириться с тем, что их лица занесены в базу и доступны для поиска всему миру.


Мог ли кто-то сделать такое для Facebook? Наверное, нет.

Скорее всего, FindFace заполучил свою базу данных, выкачав её из VK — загрузив аватарки по одной либо через API «ВКонтакте», либо через посещения ботом каждого профиля VK. Это является привычной проблемой для крупных сайтов вроде Facebook, Twitter и Google, и поэтому они заблокировали «автоматизированный сбор данных» в своих Пользовательских соглашениях, усилили настройки конфиденциальности и внедрили сильные меры защиты от выкачки в форме «ограничения скорости». Если вы попытаетесь слишком быстро загрузить слишком много страниц, — напоминая скачивальщика или бота — эти сайты автоматически ограничат или обрежут вам доступ.

Это не значит, что Facebook в безопасности. Сайт не предоставляет возможности скрыть профиль от широкой публики, что является базовой мерой защиты от клона FindFace. По крайней мере, Facebook должен позволять вам показывать другую аватарку людям вне вашего круга друзей. При желании он также должен помогать вам, отображая эту аватарку в достаточно низком разрешении, чтобы алгоритмы распознавания лиц, подобные FindFace, не сработали. Facebook мог бы даже делать фото полутоновым или немного его размывать, ещё сильнее шифруя информацию, которая нужна технологии распознавания лиц для работы. Все эти возможности — всего лишь адаптации той же технологии, которая позволила людям наложить флаг Франции поверх своих аватарок из солидарности с Парижем после терактов в прошлом году.

Facebook обладает уникальной возможностью для того, чтобы предоставить ещё одну меру обеспечения секретности. Он может использовать собственные ресурсы для распознавания лиц, чтобы выяснять, совпадают ли ваши аватарки с чьими-либо ещё — иными словами, есть ли у вас двойники на Facebook. Если есть, тогда алгоритму вроде FindFace будет нелегко вычислить именно вас в сравнении с двойниками. А если вы уникальны, Facebook может предложить размыть ваше фото и снизить разрешение, пока вы не сольетесь с толпой.


Facebook может предложить столько мер по защите приватности потому, что он устроен как огороженный сад. Он контролирует контент вроде аватарок, и единственный способ его получить — использовать сам Facebook с ограничением скорости и прочими мерами. К сожалению, бескрайнее море изображений в Интернете — возможно, даже большинство изображений в Интернете — никем не контролируется.

Вбейте свое имя в Google. Взгляните на ряд знакомых лиц, и они взглянут на вас. Google не выкачал их тихой сапой из Facebook. Его армия ботов собрала их с миллионов публичных страниц и связала их с ключевыми словами на странице, включая ваше имя. Так как эти боты берут по чуть-чуть информации из самых различных мест, ни один сайт не обязан ограничивать эти посещения столь же сурово, как это делает Facebook. Собственно, большинство сайтов ждут этих посещений, чтобы их можно было найти в Google.

Сейчас основным способом поиска изображения является использование ключевых слов, которые его описывают. Google позволяет искать изображения с помощью других изображений, но он не использует для этого распознавание лиц — в нем нельзя искать известные лица, как в FindFace. Напротив, председатель совета директоров Google Эрик Шмидт назвал распознавание лиц «единственной технологией, которую Google, после раздумий, решил не создавать».

Но способность ползать по сети и собирать массивы фотографий — удел не только больших поисковых движков вроде Google. Хотя повтор FindFace в масштабе всего интернета, вероятно, на настоящий момент, находится вне сферы технологической осуществимости, это может недолго оставаться невозможным. По мнению экспертов из Национального института стандартов и технологий США (NIST), технология распознавания лиц экспоненциально улучшается, а стоимость хранения данных и вычислительных мощностей постоянно снижается. Стартап с малым числом этических запретов в скором времени сможет написать поискового робота, собрать базу данных и выпустить программу распознавания лиц с поиском по всему интернету, чего до этого воздерживался Google. А после того, как эта опция станет следующей неотъемлемой частью социальных сетей, продолжат ли такие компании,как Google, воротить нос?

Даже если завтра интернет не превратится в огромную базу данных распознавания лиц, эту технологию в меньшем масштабе можно применять уже сегодня — собственно, ею уже пользуются. В 2011 году Алессандро Аквисти, профессор в Университете Карнеги — Меллон, скачал аватары всех участников группы школы с Facebook и сравнил их с фотографиями с веб-камер добровольцев. Он обнаружил, что почти треть участников можно было опознать таким образом, выявляя их страницы на Facebook. С сегодняшними технологиями доля успешных исходов, скорее всего, будет намного выше. (За время, прошедшее после эксперимента Аквисти, Facebook усилил защиту после нескольких случаев массовой выкачки.)

В масштабе работы, университета или города приложения, похожие на FindFace, могут лишить нас практичной анонимности, которая, как нам кажется, есть у нас в сообществах, которые мы ежедневно посещаем. Размер этих онлайн-каталогов и других баз данных измеряется тысячами, а не миллиардами — масштаб, который может не привести в действие противошпионские средства, и который доступен существующим программам распознавания лиц. И многие из этих баз данных находятся в открытом доступе. Просто вспомните первый «facebook» (фотоальбом — прим. Newочём) — каталог имен и фотографий студентов университета.

Это может показаться крайностью, но жесткий выбор, перед которым стоят российские пользователи «ВКонтакте», может распространиться на всех пользователей интернета. Вы не можете просто удалить свой аккаунт из интернета, многие фотографии добавлены другими людьми без нашего ведома или согласия, вплоть до фотографий со школьной научной ярмарки или соседского соревнования в бассейне, которые были выложены в сеть, когда мы были слишком юны, чтобы вмешаться. В то числе это и фотографии с сайтов, на которых даже наше имя не указано.

В мире, который представляют создатели FindFace, вы можете попытаться скрыть свое лицо от интернета, прячась ото всех баз данных, которые соберут преемники FindFace. Или вам, возможно, придется признать, что вы больше не анонимны в общественных местах. Возможно, вы никогда больше не будете просто человеком в толпе.

Автор: Джонатан Франкл.
Оригинал: The Atlantic.

Перевели: Оля Кузнецова и Георгий Лешкашели.
Редактировали: Анна Небольсина и Артём Слободчиков.

Сервис FindFace для поиска людей во «ВКонтакте» по фото прекращает работу

В феврале 2016 года начал свою работу сервис FindFace, позволяющий искать людей по фотографиям в рамках социальной сети «ВКонтакте». Это не какие-то громкие слова, а реальный факт. С его помощью можно буквально за несколько секунд найти страницу любого человека в популярной соцсети, просто загрузив туда фото чьего-либо лица. Если этот человек использует российскую социальную сеть, то алгоритм гарантированно его найдет.

К сожалению, всему хорошему рано или поздно приходит конец, и сервис FindFace не стал исключением из правил. Сегодня, 30 июня 2018 года, его создатели объявили о закрытии проекта. Его фирменные приложения для iOS и Android перестанут работать уже с завтрашнего дня, 1 июля, а компания NtechLab, создавшая данный сервис, намерена использовать все свои наработки в бизнес-сфере и в государственных организациях.

Проще говоря, сервис FindFace, по сути, перестанет быть доступным всем простым пользователям, а вот государственные организации смогут его использовать без каких-либо ограничений, также как и отдельные компании в рамках бизнес-сотрудничества. К сожалению, команда разработчиков NtechLab не раскрывает каких-либо конкретных причин закрытия своего проекта, однако у пользователей есть догадки на этот счет. Известно лишь то, что еще в сентябре 2017 года власти Москвы начали использовать технологию распознавания лиц в системе городского видеонаблюдения для поиска людей, находящихся в розыске.

По мнению некоторых экспертов и пользователей, Роскомнадзор и другие государственные ведомства начали давить на компанию NtechLab, создавшую FindFace. Связано это с тем, что созданный ими алгоритм, по сути, использует фотографии людей из «ВКонтакте» и другую информацию о них оттуда, что формально нарушает сразу несколько российских законов. Чтобы не оказаться заблокированными и лишенными своего бизнеса, разработчики, вероятно, и решили отказаться от предоставления возможности искать по фото людей простым пользователям.

Ранее, буквально на днях, приложение «ВКонтакте» для Android обновилось и получило две полезных функции.

До 22 декабря включительно у всех желающих есть возможность совершенно бесплатно получить спортивный браслет Xiaomi Mi Band 4, потратив на это всего 1 минуту своего личного времени.

Присоединяйтесь к нам в Twitter, Facebook, ВКонтакте, YouTube, Google+ и RSS чтобы быть в курсе последних новостей из мира технологий будущего.

Как мы запустили и закрыли проект для знакомств FindFace.ru

Всем привет!

В этом посте мы расскажем, почему приняли решение прекратить работу над проектом FindFace.ru — популярнейшем сервисом для знакомств.

Итак, с 1 июля мы начали завершение проекта FindFace.ru — первого в мире сервиса для поиска людей по фотографии в крупнейшей российской социальной сети «ВКонтакте».

Онлайн-сервис FindFace.ru был запущен в феврале 2016 года и за три месяца работы попал в топ-10 рекомендованных приложений в AppStore и GooglePlay.

Секретом успеха стал уникальный алгоритм распознавания лиц, на котором основан сервис, до закрытия насчитывающий 1,5 миллиона активных пользователей. В свое время ему удалось опередить решение крупнейшего ИТ-гиганта Google. Чтобы узнать человека из базы в полмиллиарда лиц с точностью более 80% FindFace требуется всего полсекунды.

Для NtechLab, в первую очередь, сервис продемонстрировал широкие возможности технологии распознавания лиц, а именно предоставил возможность каждому пользователю опробовать эффективность работы алгоритма распознавания лиц. Основное же предназначение компании всегда оставалось неизменным — сделать мир более безопасным и комфортным для людей. Поэтому ресурсы NtechLab сейчас сосредоточены на таких высокотехнологичных проектах, как например, Safe City, в рамках которых мы создаем решения, способные изменить наше представление об общественной безопасности и вывести ее на совершенно иной уровень.

FindFace.ru вызвал повышенный интерес не только в России, но и со стороны мирового сообщества. И хотя изначально нами он задумывался как сервис знакомств, пользователи быстро нашли ему более широкое применение — от поиска пропавших без вести людей и знакомых до розыска правонарушителей.

Распознавание лиц в потоке

Несмотря на то, что нам удалось сделать так, чтобы более двух лет сервис не терял популярности, продукт подошел к завершению своего жизненного цикла. Мы приняли решение завершить работу сервиса, чтобы сосредоточиться на глобальных проектах в сфере безопасности и повышения рентабельности бизнеса коммерческих компаний.

Стоит отметить, что NtechLab успела отлично зарекомендовать себя как технологический гарант безопасности на объектах социальной и транспортной инфраструктуры, на развлекательных и спортивных мероприятиях, а также в других местах массового скопления людей. На прошедшем чемпионате мира по футболу FIFA с помощью системы было задержано более 100 человек, среди которых были карманные воры, экстремисты, лица из федерального розыска, футбольные фанаты, которым был вынесен запрет на посещение матчей.

В следующем посте мы расскажем о стремительно растущем виде развлечений digital entertainment и о конкретном вкладе NtechLab в его развитие.

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о