Технології розпізнають ваше обличчя із тисяч інших. Як безпека стала вбивцею приватності

У фантастичних фільмах ми не раз бачили, як розумні камери допомагали впіймати головного злочинця. Спочатку вони знаходили його у натовпі, потім стежили за ним і у потрібному місці його чекала поліція. Сьогодні цей футуристичний сценарій став реальністю. Такі камери уже існують і вони вміють впізнавати людей.

Задача розпізнавання облич перестала бути серйозною математичною проблемою, а стала основою для різноманітних сервісів та додатків. Спробуємо розібратися, наскільки поширена ця технологія і чи варто її боятися.

Розрізняти об'єкти

Щоб комп’ютерний алгоритм умів впізнати людину, він повинен вміти вирішувати задачу розпізнавання образів. Цій задачі багато років. Її суть полягає в тому, щоб навчитися класифікувати об’єкти за певними характеристиками і відрізняти їх один від одного.

Наприклад, відрізнити дерево від куща, жінку від чоловіка, знайому людину від незнайомця. Парадокс цієї задачі полягає в тому, що цьому дитина навчається в перші роки життя, та навіть в перші місяці. Проте описати математично ці об’єкти і навчити алгоритми розпізнавати їх – задача доволі складна.

Однією із підзадач цієї глобальної проблеми є розпізнавання рукописного тексту, яка майже успішно вирішена. Сучасні OCR-системи (optical character recognition, наприклад, ABBYY FineReader) уміють розпізнати написаний від руки текст або текст, існуючий у вигляді скан-копії та перетворити його у текстовий документ.

Задача розпізнавання облич та навколишніх об’єктів є складнішою. Проте останнім часом вчені і розробники навчилися успішно справлятися і з нею. Цьому допомогли нейронні мережі та алгоритми їх роботи, а також велика кількість даних для їх навчання (в тому числі фотографій із соцмереж).

Нейронні мережі моделюють роботу людського мозку і можуть самостійно навчатися на основі отриманої інформації. Наприклад, якщо нейронній мережі показати велику кількість фотографій корови, то на нових фотографіях, де окрім корови будуть й кури та свині, нейронна мережа знайде саме корову.

Нейронні мережі отримують велику кількість даних і, аналізуючи їх, на них навчаються робити певні висновки, наприклад, розпізнавати об’єкти.

Впізнати всіх

Одна справа – розробки вчених, інша – працюючі технології. На жаль чи на щастя, сьогодні є багато готових інструментів розпізнавання облич. А ще – чи не щотижня вчені повідомляють про створення нових прототипів продуктів, які по обличчю людини можуть робити певні висновки.

Одним з перших відомих додатків для розпізнавання та ідентифікації облич людей у кириличному інтернет-просторі став проект FindFace. Це мобільний додаток, який може співставити фотографію з базою даних користувачів соцмереж і таким чином ідентифікувати людину.

Додаток використовували з різною метою. А відомим він став після того, як користувачі сервісу "Двач" за допомогою FindFace ідентифікували порноактрис і погрожували, що повідомлять про їх "захоплення" рідним та знайомим.

Розробники сервісу FindFace запустили його версію для бізнесу і представили інструменти, які дозволяють інтегрувати технологію FindFace у довільний сайт або додаток. Це означає, що ті, хто купили FindFace та підключили платформу до своїх продуктів, можуть з високою точністю впізнавати людей, які потрапляють їм у камери.

На сайті FindFace сказано, що технологію можна використовувати для ідентифікації відвідувачів офісів та торгових центрів, організації пропускної системи, аналізу поведінки споживачів та ідентифікації особистості.

Технологія розпізнавання може використовуватися також для пошуку викрадених дітей, проте поки успішних прикладів її застосування в цьому напрямку немає.

Як камери впізнають власників смартфонів

Технології розпізнавання облич використала компанія Apple у нових версіях її смартфонів. Замість ідентифікації по відбитку пальця нові iPhone будуть ідентифікувати користувача по обличчю – впізнавати його та розблоковувати телефон.

Щоб технологія, яка отримала назву FaceID, працювала, нові смартфони отримали потужну фронтальну камеру та інфрачервоні освітлювачі, за допомогою яких смартфон створить тривимірну модель обличчя, збереже їх у своїй пам’яті і буде щоразу порівнювати з фото користувача. Цікаво, що смартфон буде розблоковуватися, лише коли людина дивиться прямо в камеру.

Розпізнавання обличчя користувача використовує й операційна система Windows, починаючи з версії Windows 8, проте перші версії інструменту працювали не завжди коректно.

Технології розпізнавання облич використовуються для підтвердження платежів, розпізнавання співробітників компанії на вході в офіс чи ідентифікації терористів.

В Дубаях розробили незвичайну технологію розпізнавання пасажирів. Замість декількох етапів огляду вони будуть проходити через тунель з віртуальним акваріумом. У нього вбудовані 80 камер, які можуть сканувати обличчя і райдужні оболонки очей.

Віртуальний акваріум не тільки приховує камери для розпізнавання осіб: він привертає увагу пасажирів, на його екрани виводять фото ландшафтів або рекламу. Так люди частіше озираються по боках, а система отримує більше ракурсів.

В кінці коридору людина, в залежності від результатів сканування, побачить зелене повідомлення з побажанням хорошої поїздки або червоне - з попередженням для служби безпеки.

Ловити злочинців

Технологія, створена компаніями IntelCenter та Morpho, призначена спеціально для фахівців правоохоронних органів і "навчена" на впізнавання облич терористів. Як основа для розпізнавання використовується закрита база даних IntelCenter.

Розробка компанії VisionLabs працює безпосередньо в браузері та використовується для авторизації користувачів інтернет-банкінгу і підтвердження операцій. Інструмент вбудовується в браузер і під’єднується до веб-камери, може працювати навіть на невисокій швидкості доступу в інтернет.

Особливість цієї технології полягає в тому, що вона має спеціальний детектор, який може відрізнити фото та відеозапис від живої людини. 

Схожий продукт зробила компанія Motorola у співробітництві з стартапом Neurala. Влітку цього року компанії повідомили про створення нагрудних камер, які працюватимуть на основі штучного інтелекту і будуть ідентифікувати людей по обличчю. Існуюча система розпізнавання облич дозволить поліцейським, для яких призначені такі камери, ефективніше знаходити злочинців.

Розробки інших компаній використовують для розпізнавання людей у різних країнах світу. Такі камери встановлені, наприклад, у Нью-Йорку, Берліні та Лондоні.

Лише у Нью-Йорку за сім років їх використання було знайдено винних у більш як 20 тис злочинів.

А ось ще зовсім свіжий приклад – на щорічному фестивалі пива, який проходить у китайському місті Циндао у вересні, було заарештовано 25 злочинців, одному з них вдалося переховуватися від поліції більше 10 років.

Безпека – плата за приватність

Напевне є люди, які б не хотіли потрапляти на очі таким розумним камерам, або принаймні навчитись обманювати їх. Доведеться їх розчарувати: декілька тижнів тому команда дослідників повідомила, що нейромережа уміє розпізнавати обличчя, частково сховані під окулярами, масками чи хустками. 

Існуючі алгоритми, які лежать в основі розпізнавання, використовують 14 точок на обличчі людини і навіть якщо частина з них прихована, це може лише частково знизити точність розпізнавання, наприклад, з 98% до 79%. Проте імовірність впізнавання все одно залишається високою.

До речі, Apple порекомендувала не використовувати FaceID родичам для ідентифікації одного смартфона (особливо, братам чи сестрам), а також використовувати цей інструмент дітьми.

В обох випадках FaceID може не впізнавати людей через схожість, тоді користувач зустрінеться із помилковим неспрацьовуванням сервісу, що може призвести до блокування смартфона.

Технології розпізнавання облич створювалися для прикладних задач, а перетворились на одного з найголовніших вбивць приватності. Експерти Законодавчого центру по питаннях приватності та технологій університету Джорджтауна підрахували, що фотографії більше половини американців є в електронних каталогах. Це означає, що правоохоронні органи можуть відсканувати їх та використовувати у таких камерах.

Хоча приклад FindFace показав, що ми самі залишаємо дуже багато інформації в мережі. Ці дані сприяють розвитку технологій розпізнавання. Ріст хакерських атак може легко перетворити такі камери на інструмент стеження, який допомагатиме злочинцям.

Навряд чи хтось буде в захваті від того, що його переміщення протягом дня можуть стали відомі зловмисникам. Фраза про "великого брата, який спостерігає за нами" сьогодні стає актуальною, як ніколи.

Надія Баловсяк