Hace 2 años | Por --672554-- a unite.ai
Publicado hace 2 años por --672554-- a unite.ai

Investigadores israelíes han desarrollado una red neuronal capaz de generar caras "maestras", es decir, imágenes faciales capaces de suplantar varias identificaciones. El trabajo sugiere que es posible generar esas "claves maestras" para más del 40% de la población utilizando solo 9 rostros sintetizados por la red StyleGAN Generative Adversarial. Al probar el sistema, los investigadores descubrieron que un solo rostro generado podía desbloquear el 20% de todas las identidades de la base de datos de código abierto Labeled Faces in the Wild.

Comentarios

W

La segunda me recuerda a...

Coronavirus

El título no coincide con el paper. Debería ser "caras que confunden a sistemas académicos de reconocimiento facial". Básicamente han producido caras bidimensionales que se parecen a varias caras reales a la vez.

Ya sé que suena parecido, pero reconocimiento facial y autenticación facial son cosas, aunque relacionadas, muy distintas. De entrada la mayoría de los sistemas de autenticación usan infrarojos (siendo Face ID el más común) para hacer un modelo 3D de la cara, así que una foto nunca va a funcionar.

Coronavirus

#14 Eh, no me has dicho nada nuevo, pero ayudará a otros.

#0 "ataca" sistemas que buscan identificar la cara, no si la cara es verdadera; el primero es un problema con muchas menos restricciones y las redes usadas son más para clasificar gente en fotos que para otra cosa, el segundo usa otro tipo de parámetros que no son evaluados aquí en absoluto, y cuya variabilidad es muy muy limitada.

Una cara bidimensional simplemente puede estar en tantos ángulos, con tantos gestos, y con tan dispares niveles y ángulos de iluminación que la identificación no puede ser estricta si se quiere que sea funcional; simplemente pierde demasiada información en 3D->2D y hay cantidades absurdas de ruido en términos de iluminación, así que encontrar ejemplos que den falsos positivos en varios modelos no tiene nada de sorpendente.

En IR/3D la cosa cambia y los niveles de ambigüedad se evaporan, tanto que el uso de ML/DL de este lado es mínimo, así que no hay una RNN a la que engañar propiamente dicha, sino a modelos estadísticos relativamente rígidos.

¿Puedes vencer a FaceID? Pues sí, puedes copiar la forma de una cara, imitar el nivel de reflexión de IR de distintos tipos y ángulos de piel (y ojos). Y acabas con un animatronic que se parece a la persona que intentas suplantar. Pero el umbral de autenticación es mucho más alto, así que obtener una cara que se pueda parecer a varias en un sistema de autenticación generalmente significa que esas dos caras ya eran, de entrada, muy parecidas entre sí

Muchas veces, aunque no siempre, hasta gemelos idénticos son identificados correctamente como personas distintas por Face ID y Windows Hello, por esas pequeñas diferencias en estructura ósea, así que la posibilidad de que una cara funcione con dos caras razonablemente distintas es nula.

Simplificando mucho mucho, tu DL no va a encontrar un x fuera de (1,2) que cumpla 1 < x < 2.

s

#17 Obviamente es más difícil, pero la idea es la misma, y los problemas también. Estas partiendo de un concepto erróneo que es creer que la falsificación tiene que ser muy similar a la original, y no es el problema que explotan este tipo de ataques. Estos ataques se centran en atacar el espacio que no está mapeado en tu entrenamiento.

¿Que en la práctica es muy difícil de engañarlo? Pues claro, por eso mencionaba que son ejemplos académicos, requieren que tengan mucha información que en un entorno real no vas a ser capaz de obtener. Pero el 3D tiene la misma problemática que el 2D, aunque más compleja.

Te paso algún artículo para que veas que el 3D también se puede atacar: https://arxiv.org/pdf/2104.12146.pdf

A

#7 "Nunca"

Coronavirus

#15 Nunca. Salvo que los humanos evolucionen hasta una cara plana, entonces sí.

A

#19 O hasta que desarrollen caras maestras que simulen el 3D.

Coronavirus

#20 Ya, y 2 + 2 = 4 hasta que deje de serlo

D

Cada vez queda menos para la singularidad tecnológica.

e

#1 Yo también lo creo y es aterrador.

#1 y que tiene que ver esta noticia? Es porque hay una cara?

m

ningún humano brillante podrá inventar nunca nada que otro humano malicioso no pueda trampear

D

Ala, a tomar por culo el acceso por reconocimiento facial.

r

#5 Es que el rostro nunca debería otorgar accesso. La cara es el ID y falta la contraseña. Basta con pensar en unos gemelos...

Hace años vi que se usaba también una cámara ultravioleta que captaba peculiaridades únicas y permitia discernir entre gemelos. Pero aún así, sigue sin ser buena idea.

mononoque

#12 si, si. Totalmente cierto, mi hermano gemelo me desbloquea al móvil

D

Si, justo ahora que las mascarillas empiezan a formar parte de nuestras vidas...

j

A ver, tampoco me parece tan raro.
Si miráis la noticia que pongo aquí, indica que en EEUU un adolescente negro se le prohibió el acceso a un skating porque su sistema de identificación de cara dijo que era otra persona que un tiempo atrás la lio cuando lo unico que tenían en común era que son dos adolescentes negros. Más fácil creo que no lo pueden poner...

https://blavity.com/black-teen-barred-from-skating-rink-after-being-misidentified-by-facial-recognition-system

MLeon

Pobre Mercadona, no le habría funcionado clap wall

Metabron

Orwell ya nos queda pequeño

Imag0

El sistema biométrico definitivo será el escaner anal.

D

#16 Solo que cuando saquen el ano maestro, el dispositivo tendrá forma fálica para un reconocimiento biométrico rectal para así cerrar el círculo...

lawnmowerdog

#16 Para hackearlo habrá que meter un consolador maestro...

Miguel_Diaz_2

Me encanta el término asociado a las llaves. Muy bien traído.