Algoritmul detectează fotografii de pașaport false
Sistemele de recunoaștere automată a feței sunt în creștere. Cu toate acestea, acestea nu sunt falsificate. Cercetătorii au găsit acum o modalitate de a filtra cel puțin documentele care au fost manipulate într-un mod special - cu așa-numitul morphing.
Două imagini reale (stânga și dreapta) au fost îmbinate într-o singură imagine digitală (în mijloc).
Foto: Fraunhofer HHI
În trecut, identificarea persoanelor a fost o chestiune simplă: De exemplu, în timpul controlului de la aeroport, ofițerul a aruncat o privire la fotografia din actul de identitate și apoi a privit sever persoana care stătea în fața sa. S-a dovedit adesea că o imagine care avea câțiva ani nu mai reproduce neapărat realitatea cu exactitate. Câteva kilograme în plus, o barbă sau ochelari noi au denaturat impresia. Este diferit cu datele biometrice. Dacă acestea sunt disponibile ca versiune digitală în pașaport, angajații de la controlul de frontieră pot face o fotografie a persoanei în cauză, iar un program special pentru computer evaluează asemănările direct pe site. Această metodă este foarte semnificativă. Deoarece punctele de măsurare relevante, cum ar fi ameliorarea ochilor, nu se modifică din cauza unei diete.
Comparația digitală aduce însă noi probleme. Unul dintre ele este transformarea. Este exact ceea ce vrea să prevină o echipă de cercetare. Oamenii de știință provin de la Institutul Fraunhofer pentru sisteme de producție și tehnologie de proiectare IPK și Institutul Fraunhofer pentru telecomunicații, Institutul Heinrich Hertz (HHI), printre altele.
Morphing: un fals este creat din două imagini reale
Verificările automate ale feței sunt utilizate din ce în ce mai frecvent în practică și nu doar pentru verificări personale vizate. Folosind scanări automate în locuri publice, de exemplu, infractorii ar trebui să fie expuși peste tot, în timp ce programele similare ar trebui să obțină opusul la o scară mai mică, și anume pentru a securiza datele cu caracter personal - recunoașterea automată a feței este de asemenea utilizată pentru deblocarea smartphone-urilor.
Toate acestea se bazează pe principiul conform căruia datele biometrice ale unei persoane sunt absolut individuale. Acesta este de fapt cazul, dar software-ul alege doar puncte individuale pentru comparație. De asemenea, este posibil să le manipulați digital. Morfarea în special este problematică în acest sens. Pur și simplu, două imagini faciale sunt îmbinate într-una. Apoi conține proprietățile ambelor fotografii. În practică, acest lucru înseamnă că două persoane pot folosi cardul de identitate fără ca recunoașterea automată a feței să declanșeze o alarmă. Un criminal se poate echipa practic cu chipul unui cetățean nevinovat, cel puțin în documentele sale.
Rețelele neuronale găsesc abateri digitale
Transformarea nu este neapărat recunoscută fără software-ul adecvat. Prin urmare, făptașii pot trimite o imagine manipulată atunci când solicită o carte de identitate obișnuită - și pot primi un document real cu o fotografie falsificată. Presupusul nivel de securitate suplimentar al recunoașterii automate a feței este foarte problematic cu o astfel de procedură, deoarece ofițerii tind să se bazeze pe ea. În proiectul ANANAS, prescurtarea „Detecției anomaliilor pentru a preveni atacurile asupra sistemelor de autentificare bazate pe imagini faciale”, oamenii de știință implicați încearcă să controleze astfel de dificultăți. Pentru a face acest lucru, ei folosesc învățarea automată, în special lucrează cu rețele neuronale complexe care constau din numeroase niveluri care sunt interconectate în structuri multi-stratificate. Se presupune că imită structura neuronilor creierului și sunt conectați între ei prin unități de calcul matematic.
Cercetătorii au „instruit” aceste rețele neuronale alimentând inițial sistemele cu numeroase imagini faciale reale și transformate. Algoritmul a identificat modele, astfel încât, potrivit cercetătorilor, rețelele sunt acum capabile să recunoască imagini manipulate pe baza modificărilor rezultate, „mai ales în zone semantice, cum ar fi trăsăturile faciale sau punctele culminante în ochi”, spune Peter Eisert, șeful departamentului de tehnologii de viziune și imagistică de la Fraunhofer HHI.
Preveniți infractorii cu inteligență artificială
Cercetătorii au fost mulțumiți de rezultatele testelor: software-ul a găsit imaginile transformate în peste 90% din cazuri. Cu toate acestea, oamenii de știință nu au fost încă mulțumiți de acest lucru: „Problema este că nu știi cum a luat decizia rețeaua neuronală”, spune Eisert. Prin urmare, folosind algoritmi special dezvoltați, echipa sa dorește să afle și ce regiuni din imaginea feței sunt relevante pentru decizie. Acest lucru ar putea ajuta la identificarea morphing-ului și mai fiabil. De multe ori, de exemplu, ochii oferă o indicație dacă imaginea este reală sau falsă.
Cu toate acestea, această cercetare este departe de a fi terminată. „Infractorii pot recurge la metode de atac din ce în ce mai sofisticate, de exemplu metode din domeniul inteligenței artificiale care generează imagini faciale complet artificiale. Optimizând rețelele noastre neuronale, încercăm să fim cu un pas înaintea falsificatorilor și să identificăm atacurile viitoare ”, spune Eisert. Scopul său este de a integra software-ul dezvoltat în sistemele de recunoaștere a feței existente la controalele la frontieră.