Các nhà khoa học thuộc trường khoa học máy tính Blavatnik, thuộc trường Kỹ thuật Điện Tel Aviv, Israel vừa công bố nghiên cứu mới của họ, qua đó sử dụng deep learning để tạo ra một gương mặt có thể biến thành “chìa khóa vạn năng” đánh bại mọi hệ thống nhận diện gương mặt phục vụ bảo mật hiện nay. Những khuôn mặt này, theo các nhà nghiên cứu, có khả năng giả dạng thành công khoảng 40 phần trăm, đặc biệt là trên những hệ thống nhận diện gương mặt không có hoặc không dùng thêm những dữ kiện bổ sung để nhận diện một cá nhân. Kết quả của nghiên cứu này cho thấy, các hệ thống nhận diện gương mặt đều “rất dễ bị lợi dụng."
![[IMG]](https://photo2.tinhte.vn/data/attachment-files/2021/08/5587345_Tinhte_Face.png)
Lấy ví dụ những gương mặt trong hình trên, các nhà nghiên cứu dùng thuật toán StyleGAN để tạo ra gương mặt, sau đó dùng tiếp thuật toán biến đổi và neural network để tối ưu và dự đoán khả năng qua mặt các hệ thống nhận diện được lựa chọn, là Dlib, FaceNet và SphereFace. Thông qua thuật toán biến đổi, gương mặt của một cá nhân không có thật này được chỉnh sửa những chi tiết rồi tiếp tục để neural network tính toán khả năng qua mặt các hệ thống nhận diện. Đứng đầu công trình nghiên cứu này, ông Ron Shmelkin cho rằng, họ chọn Dlib, FaceNet và SphereFace vì chúng có khả năng “nhận diện những chi tiết sâu của khuôn mặt”, phức tạp hơn nhiều so với khả năng nhận diện màu da và những hiệu ứng do ánh sáng tác động đến gương mặt.
Người Israel còn đưa ra dự đoán rằng, kết hợp với deepfake, những khuôn mặt này còn có thể được giả mạo để qua mặt luôn cả tính năng nhận diện chuyển động trong quá trình nhận diện gương mặt. Một điều đáng đề cập ở đây là, những khuôn mặt của những người có độ tuổi 60 trở lên, trong bộ dữ liệu Labeled Faces in the Wild của đại học Massachusetts cung cấp có ít biến đổi hơn mọi lứa tuổi và giới tính khác, ít đến mức chỉ cần 1 khuôn mặt tạo ra từ công cụ AI là có thể qua mặt cả ba hệ thống kể trên.
Nghiên cứu này được các chuyên gia Israel thực hiện để chứng minh việc những phần mềm nhận diện gương mặt có thể tồn tại nhược điểm vô cùng nghiêm trọng, có thể dẫn tới nhầm lẫn hoặc tai hại hơn là khiến cảnh sát bắt nhầm người, và rất dễ bị chọc ngoáy can thiệp để tạo ra kết quả sai lệch. Ông Schmelkin cho biết: “Chúng tôi muốn tiếp tục phát triển khả năng dùng một gương mặt đại trà để phát triển ra những giải pháp bảo vệ các công nghệ nhận diện gương mặt hiện tại khỏi việc bị can thiệp.”
Theo Vice
Lấy ví dụ những gương mặt trong hình trên, các nhà nghiên cứu dùng thuật toán StyleGAN để tạo ra gương mặt, sau đó dùng tiếp thuật toán biến đổi và neural network để tối ưu và dự đoán khả năng qua mặt các hệ thống nhận diện được lựa chọn, là Dlib, FaceNet và SphereFace. Thông qua thuật toán biến đổi, gương mặt của một cá nhân không có thật này được chỉnh sửa những chi tiết rồi tiếp tục để neural network tính toán khả năng qua mặt các hệ thống nhận diện. Đứng đầu công trình nghiên cứu này, ông Ron Shmelkin cho rằng, họ chọn Dlib, FaceNet và SphereFace vì chúng có khả năng “nhận diện những chi tiết sâu của khuôn mặt”, phức tạp hơn nhiều so với khả năng nhận diện màu da và những hiệu ứng do ánh sáng tác động đến gương mặt.
Người Israel còn đưa ra dự đoán rằng, kết hợp với deepfake, những khuôn mặt này còn có thể được giả mạo để qua mặt luôn cả tính năng nhận diện chuyển động trong quá trình nhận diện gương mặt. Một điều đáng đề cập ở đây là, những khuôn mặt của những người có độ tuổi 60 trở lên, trong bộ dữ liệu Labeled Faces in the Wild của đại học Massachusetts cung cấp có ít biến đổi hơn mọi lứa tuổi và giới tính khác, ít đến mức chỉ cần 1 khuôn mặt tạo ra từ công cụ AI là có thể qua mặt cả ba hệ thống kể trên.
Nghiên cứu này được các chuyên gia Israel thực hiện để chứng minh việc những phần mềm nhận diện gương mặt có thể tồn tại nhược điểm vô cùng nghiêm trọng, có thể dẫn tới nhầm lẫn hoặc tai hại hơn là khiến cảnh sát bắt nhầm người, và rất dễ bị chọc ngoáy can thiệp để tạo ra kết quả sai lệch. Ông Schmelkin cho biết: “Chúng tôi muốn tiếp tục phát triển khả năng dùng một gương mặt đại trà để phát triển ra những giải pháp bảo vệ các công nghệ nhận diện gương mặt hiện tại khỏi việc bị can thiệp.”
Theo Vice
