Die Gesichtserkennung während einer Coronavirus-Pandemie, wenn die meisten Menschen Masken tragen, ist ein heißes Thema in der Sicherheit.
Ein neuer NIST (Nationales Institut für Standards und Technologie) Die Untersuchung der Gesichtserkennungstechnologie, die nach Beginn der Covid-19-Pandemie entwickelt wurde, zeigt signifikante Fortschritte bei der Erkennung maskierter Gesichter. Der Bericht, mit dem Titel „Laufender Vendor Test zur Gesichtserkennung Teil 6B: Genauigkeit der Gesichtserkennung mit Gesichtsmasken unter Verwendung von Post-COVID-19-Algorithmen,”Beschreibt die Leistung eines Dutzend neuer Gesichtserkennungsalgorithmen.
Der vorherige Juli-Bericht beschreibt den Zeitraum vor März 2020 zeigten, dass die Software Probleme mit maskierten Gesichtern hatte. Es scheint, dass die Algorithmen jetzt viel besser abschneiden. Die neue Studie beschreibt die Leistung von 65 neue Gesichtserkennungsalgorithmen, Hinzufügen zu den zuvor getesteten. Das macht 152 Gesamtalgorithmen mit verbesserten Gesichtserkennungsfunktionen.
Wie wurden die Gesichtserkennungsalgorithmen erstellt??
“Mit dem gleichen Satz von 6.2 Millionen Bilder wie zuvor, Das Team testete erneut die Fähigkeit der Algorithmen, einen Eins-zu-Eins-Abgleich durchzuführen, Dabei wird ein Foto mit einem anderen Foto derselben Person verglichen - eine Funktion, die üblicherweise zum Entsperren eines Smartphones verwendet wird,” der Bericht fest.
Es ist zu beachten, dass bei den in der Analyse verwendeten Bildern Maskenformen digital angewendet wurden, anstatt dass Personen tatsächliche Masken trugen.
So, Was hat der Bericht in Bezug auf die Zuverlässigkeit des Gesichtserkennungsalgorithmus herausgefunden??
- Wenn sowohl das neue Bild als auch das gespeicherte Bild maskierte Gesichter haben, Die Fehlerraten sind höher.
- Je mehr ein Gesicht eine Maske bedeckt, Je höher die Fehlerrate des Algorithmus ist.
- Maskenfarben beeinflussen die Fehlerrate.
- Einige Algorithmen funktionieren gut mit jeder Kombination von maskierten oder nicht maskierten Gesichtern.
Eine weitere wichtige Schlussfolgerung, die auf der Analyse basiert, zeigt, dass sich „einzelne Algorithmen unterscheiden“. Benutzer der Algorithmen sollten mit der Leistung ihrer Software in ihren spezifischen Situationen vertraut sein. Es ist auch besser, echte physische Masken als digitale Simulationen zu verwenden.
Die Gesichtserkennung kann umgangen werden
Im August, Sicherheitsexperten veröffentlichten Erkenntnisse darüber, wie moderne Gesichtserkennungstechnologien funktionieren kann von böswilligen Benutzern mit einer entdeckten Schwachstelle getäuscht werden in den Algorithmen für maschinelles Lernen.
Eine der entdeckten Methoden beruhte auf der Verwendung einer speziellen Software zur Erzeugung fotorealistischer Gesichter. Dieses Angriffsmodell basiert auf mehreren Frameworks zum Erstellen solcher Bilder.
Milena Dimitrova
Ein begeisterter Autor und Content Manager, der seit Projektbeginn bei SensorsTechForum ist. Ein Profi mit 10+ jahrelange Erfahrung in der Erstellung ansprechender Inhalte. Konzentriert sich auf die Privatsphäre der Nutzer und Malware-Entwicklung, sie die feste Überzeugung, in einer Welt, in der Cybersicherheit eine zentrale Rolle spielt. Wenn der gesunde Menschenverstand macht keinen Sinn, sie wird es sich Notizen zu machen. Diese Noten drehen können später in Artikel! Folgen Sie Milena @Milenyim
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