Ключови изводи
- Новите алгоритми за лицево разпознаване са почти 100% точни при идентифицирането на маскирани лица.
- Тази технология може да се използва за „демаскиране“на протестиращи.
- Полицията вече злоупотребява с лицевото разпознаване, използвайки го за масово наблюдение.
Възможно е отключването с лице на телефона ви най-накрая да може да работи, докато носите маска – точно навреме за края на пандемията (и може би не е толкова добро за протестиращите).
Изследователите откриха, че алгоритмите за разпознаване на лица са станали много по-добри при работа само с горната част на лицето, благодарение на разработчиците, които променят своите алгоритми. Това е страхотна новина за потребителите на телефони, но лоша новина за поверителността и дори безопасността в някои части на света.
„Данните за разпознаване на лица могат да бъдат податливи на грешки, което може да замеси хората в престъпления, които не са извършили“, пише Electronic Frontier Foundation (EFF). „Софтуерът за лицево разпознаване е особено лош при разпознаването на афро-американци и други етнически малцинства, жени и млади хора, като често ги идентифицира погрешно или не успява да ги идентифицира, [и] въздейства различно върху определени групи.“
По-добро разпознаване
Проучване от Националния институт за стандарти и технологии (NIST) разглежда 65 алгоритъма за разпознаване на лица, предоставени след средата на март 2020 г. След това сравнява тяхната ефективност чрез цифрово добавяне на маски към лицата и извършване на тестове преди/след. За провеждане на тестовете NIST използва снимки от пресичане на границата и снимки на кандидати за имиграционни обезщетения.
Резултатът? Алгоритмите стават все по-добри. „Въпреки че няколко алгоритъма преди пандемията все още остават в рамките на най-точните при маскирани снимки, някои разработчици са изпратили алгоритми след пандемията, показващи значително подобрена точност и сега са сред най-точните в нашия тест“, се посочва в доклада.
Най-добрите алгоритми успяха да идентифицират правилно почти всички хора (процент на неуспех от само 0,3% за носещите маски). С маски с високо покритие, процентът на неуспех се повиши до само 5%. Дори по-добре, тези алгоритми погрешно приемат „не повече от 1 на 100 000 самозванци.“
Извършването на лицево разпознаване на куп снимки, дори трудни, лошо заснети снимки от пресичане на граници, е различно от 3D лицевите карти, генерирани от системите за отключване с лице на телефона, но все пак. Това е голямо подобрение спрямо предишния тест, направен от NIST.
Някои разработчици изпратиха алгоритми след пандемията, показващи значително подобрена точност.
Добри новини, лоши новини
Явно това е добра новина за потребителите на телефони. Face ID на iPhone е нещо като отговорност във времената на COVID. Ако искате да използвате вашия iPhone за безконтактно плащане чрез Apple Pay, първо трябва да отключите iPhone (чрез въвеждане на вашата парола), след това да активирате Apple Pay и след това да удостоверите отново. С по-добра точност идва по-лесен достъп до вашите защитени данни.
Но това подобрение в разпознаването на маскирани лица има и своите недостатъци. Протестиращите често носят маски сега, отчасти защото органите на реда правят видео и снимки на протести и демонстрации и използват разпознаване на лица, за да идентифицират участниците (плюс, добре, маските предотвратяват разпространението на COVID). В Обединеното кралство, известно с цялостното си видеонаблюдение, камери за лицево разпознаване на живо се разполагат от Лондонската столична полиция.
Демонстрациите са легитимна форма на протест и са признати като такива в демократичните страни. И все пак полицията в Балтимор използва частна компания за разпознаване на лица, за да идентифицира граждани с неизпълнени заповеди за арест по време на протести преди няколко години.
Дори когато разпознаването на лица се използва публично под прикритието на удобство, органите на реда не могат да не надушат наоколо. През 2017 г. голф турнир в Калифорния използва камери за сканиране на присъстващите и проверка на VIP лица за достъп до зони с ограничен достъп. Камерите „елиминираха дългите времена на изчакване чрез точно идентифициране на медийни членове и турнирен персонал, всички , като същевременно следят за известни лица, представляващи интерес за правоприлагащите органи, като търсят в държавни/местни и национални бази данни на правоприлагащите органи, като пазят потенциалните заплахи далеч от предупреждавайки съответните власти,” пише Diamond Leung от Sport Techie [курсив добавен].
В момента Китай използва система за разпознаване на лица от китайската компания за мобилни телефони Huawei, за да проследява и шпионира уйгурските мюсюлмани. Това включва функция „уйгурско предупреждение“, която идентифицира хората по етническа принадлежност и ги маркира на полицията. След протестите на Black Lives Matter е лесно да си представим, че някои полицейски сили на САЩ използват такава етнически насочена технология.
Не можете да го имате и по двата начина
Ние сме добре запознати със стария компромис между сигурност и удобство. Удобно е да нямате парола или да използвате името на вашето куче. Но е по-сигурно да използвате уникална, сложна (и трудна за запомняне) парола.
Биометричните данни вече са проблематични за общата идентификация. Лесно е да получите нов номер на кредитна карта, ако вашата бъде открадната, например. Но ако вашите пръстови отпечатъци са компрометирани, вие сте прецакан. И поне пръстовите отпечатъци се контролират лесно. Можете да носите ръкавици или просто да не докосвате нещо. Лицето ви е публично, може да се запише от всеки. И сега дори носенето на маска няма да помогне.
Поне не е нужно да изтегляте кредитна карта, за да платите хранителните си стоки.
