นักออกแบบแฟชั่นอิตาลี Cap_able เป็นล่าสุดที่อ้างว่าการใช้ภาพที่เป็นปฏิปักษ์ทำให้ผู้สวมใส่เสื้อผ้าที่มองไม่เห็นกับระบบการจดจำใบหน้าตามที่รายงานโดยมากมาย ร้านค้า-
มันเป็นเพียงล่าสุดในเทรนด์ที่ได้รับการยอมรับเป็นอย่างดีโดยมีรายการเสื้อผ้าและอุปกรณ์เสริมมากมายที่สวมใส่โดยคนไม่กี่คนที่มีค่าทั่วโลกที่แนะนำและประหลาดใจก่อนที่จะจบการศึกษารายการอินเทอร์เน็ตที่รวมเข้าด้วยกัน-
“ ในโลกที่ข้อมูลเป็นน้ำมันใหม่ Cap_able กล่าวถึงปัญหาความเป็นส่วนตัวการเปิดการอภิปรายเกี่ยวกับความสำคัญของการป้องกันการใช้กล้องจดจำไบโอเมตริกซ์ในทางที่ผิด: ปัญหาหากถูกทอดทิ้ง
แต่พวกเขาทำงานหรือไม่?
ในกรณีของ cap_able ตัวแทนของnuneเอื้อมมือออกไปการอัปเดตไบโอเมตริกซ์ในการแบ่งปันวิดีโอที่แสดงว่าอัลกอริทึมของ บริษัท สามารถระบุผู้ที่อยู่ในวิดีโอสาธิตของนักออกแบบได้อย่างง่ายดาย
นักออกแบบทดสอบการออกแบบของพวกเขาด้วยเครื่องมือตรวจจับวัตถุออนไลน์โยโล-
“ ซอฟต์แวร์การจดจำใบหน้าที่พัฒนาโดย Ntechlab ได้ตรวจพบใบหน้าทั้งหมดในวิดีโอที่จัดทำโดย CAP_able ได้สำเร็จดังนั้นเราจึงได้ติดต่อการเริ่มต้นของอิตาลีเพื่อช่วยเหลือทีมในการทดสอบเพิ่มเติม” Alexander Tomas ผู้อำนวยการฝ่ายสื่อสารของ Ntechlab กล่าว “ อัลกอริทึมการจดจำใบหน้าทั้งหมดทำงานแตกต่างกันดังนั้นจึงเป็นเรื่องยากที่จะเกิดขึ้นกับเสื้อผ้าที่สามารถหลีกเลี่ยงอัลกอริทึมหลายอย่างในครั้งเดียวเรามักจะเปิดรับความร่วมมือกับ บริษัท ที่พร้อมเสนอโซลูชั่นที่สร้างสรรค์เพื่อหลอกเทคโนโลยีการจดจำใบหน้า”
วิดีโอคู่หนึ่งที่แบ่งปันโดย บริษัท แสดงการตรวจจับใบหน้าและการจดจำใบหน้าที่ทำงานกับคนที่สวมใส่เสื้อผ้าจาก cap_able
จุดของ Tomas เกี่ยวกับอัลกอริทึมที่ทำงานต่างกันทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับขอบเขตที่สามารถใช้ภาพที่เป็นปฏิปักษ์ได้อย่างกว้างขวาง การใช้อัลกอริทึมที่แตกต่างกันเพื่อสนับสนุนการเรียกร้องการป้องกันจากการเฝ้าระวังไบโอเมตริกซ์ แต่อัลกอริทึมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงดูเหมือนว่าจะเปิดคำถามว่าการออกแบบของ Cap_able ทำงานกับการตรวจจับใบหน้าและระบบไบโอเมตริกซ์ที่นำไปใช้กับกล้องรักษาความปลอดภัยในการผลิตหรือไม่
สำหรับมืออาชีพที่มีนักพัฒนา Face Biometrics ที่เป็นผู้อ่านการอัปเดตไบโอเมตริกซ์- อัลกอริทึมของคุณระบุคนที่สวมใส่การออกแบบที่เป็นปฏิปักษ์จาก cap_able หรือไม่? โปรดแจ้งให้เราทราบเกี่ยวกับโซเชียลมีเดียหรือในความคิดเห็นด้านล่าง
หัวข้อบทความ
การโจมตีของฝ่ายตรงข้าม-การระบุไบโอเมตริกซ์-ไบโอเมตริกซ์-ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล-การตรวจจับใบหน้า-การจดจำใบหน้า-nune-การเฝ้าระวังวิดีโอ
