Chiếc áo đặc biệt chống lại camera giám sát

Bằng cách khai thác giới hạn của AI trong công nghệ nhận vật thể, nhóm nhà khoa học vượt mặt hệ thống theo dõi chỉ bằng một chiếc áo.

Theo Wired, nhóm nhà nghiên cứu Mỹ đã phát triển một chiếc áo phông khiến hệ thống camera giám sát không thể nhận ra người mặc. Được in một mảng màu kính vạn hóa, sản phẩm có thể đánh lừa trí tuệ nhân tạo thường được áp dụng để tìm mặt người.

Cụ thể, các nhà nghiên cứu tại Đại học Northeastern, MIT và IBM đã tạo ra chiếc áo giúp người mặc tàng hình trước AI. Sản phẩm có hình ảnh như nhìn xuyên qua kính vạn hoa với nhiều màu sắc. Đó là một mẫu hình giúp chống lại sự theo dõi.


Hình in trên áo phông khiến người mặc tàng hình trước AI. (Ảnh: Wired).

Chiếc áo này là kẻ thù của AI, được dùng trong mạng lưới phát hiện đối tượng. Mạng trí tuệ nhân tạo thường được sử dụng để nhận ra ai đó, hoặc thứ gì đó trong camera. Sau đó, nó vẽ một ‘hộp giới hạn’ bao quanh rồi dán nhãn”, Xue Lin, thành viên nhóm nghiên cứu nói với Wired.

Bằng cách tìm ra điểm ranh giới, ngưỡng quyết định đối tượng của mạng trí tuệ nhân tạo, Lin và đồng nghiệp làm được điều ngược lại. Họ tạo ra thiết kế gây nhầm lẫn cho hệ thống phân loại và dán nhãn của AI.

Sử dụng mẫu từ hai mạng AI được dùng nhiều trong đào tạo, YOLOv2 và Faster R-CNN, nhóm nghiên cứu đã xác định các khu vực trên cơ thể, khi thêm nhiều pixel vào có thể khiến người mặc "vô hình" trước AI.

Đây không phải lần đầu các vật thể được nghiên cứu để đánh lừa máy học. Năm 2016, các nhà nghiên cứu của Đại học Carnegie Mellon và North Carolina đã tạo ra chiếc kính có thể đánh lừa công nghệ nhận gương mặt, khiến phân loại sai người đeo. Hay một biển báo khác được tạo ra để đánh lừa máy nhận diện.

Tuy nhiên, đa phần các nghiên cứu trước đây thực hiện trên vật liệu tĩnh. Với áo thun, vốn có thể thay đổi góc và nhăn nheo khi di chuyển, việc thực hiện khó hơn nhiều.

Để thực hiện, nhóm nghiên cứu đã dùng kỹ thuật có tên “biến áp”. Phương pháp này đo sự dịch chuyển của áo phông, sau đó ánh xạ vào thiết kế. Nhà nghiên cứu ghi lại hình ảnh người đi trên hình bàn cờ để xác định góc nhăn. Nhờ đó, tỷ lệ chống bị phát hiện tăng lên đáng kể.

Tuy nhiên, chiếc áo được tạo ra để chống lại mạng AI đào tạo. Việc ứng dụng thực tế còn khó khăn bởi có nhiều thuật toán nhận diện khác nhau được ứng dụng, chỉnh sửa. Thực tế, các nhà nghiên cứu không tạo ra chiếc áo để tránh công nghệ giám sát. Thay vào đó, Lin và cộng sự muốn tìm ra lỗ hổng của mạng AI nhận diện, giúp công ty giám sát sửa lỗi.

“Trong tương lai, chúng tôi hy vọng có thể khắc phục những vấn đề này. Qua đó, hệ thống máy học không còn dễ bị đánh lừa”, Lin nói.


Chiếc áo chống lại thuật toán gắn thẻ tự động của Facebook. (Ảnh: Simone C. Niquille).

Năm 2013, Simone C. Niquille, một nhà thiết kế người Hà Lan đã tạo ra những mẫu áo thun đặc biệt để qua mặt hệ thống của Facebook. Những chiếc áo có giá 65 USD, được bao phủ bằng hình ảnh gương mặt méo mó của những người nổi tiếng. Niquille đã thiết kế để thuật toán Facebook không thể nhận được mặt người.

“Tôi quan tâm đến việc tạo ra một công cụ để bảo vệ sự riêng tư mà người mặc không cần suy nghĩ nhiều vào mỗi buổi sáng”, nhà thiết kế người Hà Lan nói.

Các nhà thiết kế tìm cách ngụy trang trước camera hay thuật toán máy tính bằng cách gây lóa thị giác (Vision Camouflage- CV). Phương thức này tìm cách che khuất và gây nhầm lẫn cho máy ảnh, ngăn chúng phát hiện mặt người. Khi chúng nhận khuôn mặt, máy tính sẽ tìm các mẫu nhất định. Bằng cách gây nhầm lẫn những mẫu nhập đó, thuật toán không thể tìm ra mặt người.

Cập nhật: 29/10/2024 Zing
Danh mục

Khám phá khoa học

Sinh vật học

Khảo cổ học

Đại dương học

Thế giới động vật

Khoa học vũ trụ

Danh nhân thế giới

Ngày tận thế

1001 bí ẩn

Chinh phục sao Hỏa

Kỳ quan thế giới

Người ngoài hành tinh - UFO

Trắc nghiệm Khoa học

Khoa học quân sự

Lịch sử

Tại sao

Địa danh nổi tiếng

Hỏi đáp Khoa học

Công nghệ mới

Khoa học máy tính

Phát minh khoa học

AI - Trí tuệ nhân tạo

Y học - Sức khỏe

Môi trường

Bệnh Ung thư

Ứng dụng khoa học

Câu chuyện khoa học

Công trình khoa học

Sự kiện Khoa học

Thư viện ảnh

Video