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隱私保護成圖像識別技術升級之痛

在電視或者網(wǎng)絡上,我們會看到一些被像素化的文字或者臉部。這是出于隱私考慮,某些信息不適合展示給大眾,或者會給當事人帶來困擾。不過,隨著科技的進步,這種保護隱私的方法已經(jīng)不那么可靠了。因為,除了人類以外,人工智能也加入到圖像識別的行列中。

據(jù)Wired網(wǎng)站的報道,德州大學和康奈爾科技學院的研究人員發(fā)現(xiàn),通過一些訓練,神經(jīng)網(wǎng)絡可以識別圖像中隱藏的信息,無論是模糊的門牌號,還是像素化的人臉。而且,他們并不需要費力開發(fā)新的方法,只要使用主流的機器學習方法就行了。

我們使用了非常標準的圖像識別技術。這才是讓人不安的地方。 康奈爾科技的研究員Vitaly Shmatikov說。由于這些方法廣為人知,解析圖片隱藏信息只需要一些基礎的技術 。

在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的過程中,研究人員使用了幾個大型的圖像庫。當神經(jīng)網(wǎng)絡看到的單詞、臉部或者物品越多,它的識別準確率就會越高。在神經(jīng)網(wǎng)絡的識別準確率達到90% 后,研究人員用三種隱私工具處理了圖像,并且讓神經(jīng)網(wǎng)絡繼續(xù)解析這些圖像。最后,他們開始用新的模糊圖像測試神經(jīng)網(wǎng)絡,看它是否能夠辨識出面部、物品或者手寫的數(shù)字。

結果是,在某些數(shù)據(jù)庫和隱私技術上,神經(jīng)網(wǎng)絡的成功率達到80%,甚至是90%。在像素化圖像方面,隨著圖片模糊程度增加,神經(jīng)網(wǎng)絡的成功率會降低,但是,它仍然能夠達到50% 到75% 的成功率。

值得注意的是,神經(jīng)網(wǎng)絡并不能憑空恢復圖像,或者把模糊的圖片完全還原。它只能將其與自己見過的東西聯(lián)系起來。比如,在火車站的監(jiān)控圖像里,如果每個過往人員的面部都是模糊的,神經(jīng)網(wǎng)絡不能識別每個人,但是,如果你懷疑某人在特定時間經(jīng)過,那么,神經(jīng)網(wǎng)絡就能從眾人中辨識出那個人。

通過此項研究,研究人員向隱私人士和安全人員提出了警告。在圖像識別和數(shù)據(jù)收集上,機器學習已經(jīng)成為不可忽視的工具。 我希望,經(jīng)過了這項研究,當人們發(fā)布隱私技術并且宣稱其安全之前,首先要經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡的分析, Shamatikov說。

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