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僅用一張貼紙就能在AI前隱身 安全監(jiān)控?cái)z像還安全么？
關(guān)鍵字:導(dǎo)讀最新研究發(fā)現(xiàn)，只要一張打印出來的貼紙，就能“欺騙”AI系統(tǒng)，讓最先進(jìn)的檢測系統(tǒng)也無法看到眼前活生生的人。該研究也可能用于現(xiàn)實(shí)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，引起熱議。本文轉(zhuǎn)自新智元 編輯：肖琴、大明
一張貼紙讓你在AI面前”隱身“。
來自比利時魯汶大學(xué) (KU Leuven) 幾位研究人員最近的研究發(fā)現(xiàn)，借助一張簡單打印出來的圖案，就可以完美避開 AI 視頻監(jiān)控系統(tǒng)。
研究人員表示，他們設(shè)計(jì)的圖像可以將整個人隱藏起來，不會讓計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)。這項(xiàng)研究在YOLO (v2) 的開源對象識別系統(tǒng)上進(jìn)行了演示。
如上圖所示，AI 系統(tǒng)成功檢測到左邊的人，而右邊的人被忽略了。右邊的人身上掛著一塊彩色紙板，在論文中被稱為 “對抗性補(bǔ)丁”(adversarial patch)，正是這塊補(bǔ)丁 “欺騙” 了 AI 系統(tǒng)，讓系統(tǒng)無法發(fā)現(xiàn)畫面中還有一個人。
這種欺騙利用了一種稱為對抗性機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)依賴訓(xùn)練 (卷積) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別不同的東西，方法是給它提供大量樣本，調(diào)整它的參數(shù)，直到它能正確地分類對象。通過將樣本輸入一個訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并監(jiān)控輸出，可以推斷出哪些類型的圖像讓系統(tǒng)感到困惑。
他們發(fā)表了題為 Fooling automated surveillance cameras: adversarial patches to attack person detection 的論文，并公布了用于生成圖像補(bǔ)丁的源代碼。
地址：
https://gitlab.com/EAVISE/adversarial-yolo
生成的補(bǔ)丁 (patch)能夠成功地將人在檢測器視線中隱藏起來。例如，這種攻擊可能被惡意地用來繞過監(jiān)視系統(tǒng)，入侵者只要將一小塊硬紙板放在身體前面，面向監(jiān)視攝像頭，就能不被監(jiān)視系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)。
研究結(jié)果顯示，這個系統(tǒng)能夠顯著降低人體檢測器的精度。該方法在真實(shí)場景中也能很好地發(fā)揮作用。
如下面的 demo 所示，使用 YOLOv2 檢測拍攝的錄像，畫面中人、椅子、桌子等都被準(zhǔn)確地檢測出來，但只要拿上這塊 “補(bǔ)丁”，系統(tǒng)就無法檢測到人。
- 原標(biāo)題：一張貼紙欺騙AI，對抗性補(bǔ)丁讓人類隱身，監(jiān)控?cái)z像危險了！
- 責(zé)任編輯:李嘉
- 最后更新: 2019-04-24 18:15:17
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