近日，新加坡國立大學(xué)（NUS）計(jì)算機(jī)學(xué)院院長Mohan Kankanhalli教授領(lǐng)導(dǎo)的，該學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種技術(shù)，可以通過對照片進(jìn)行人類肉眼幾乎難以察覺的細(xì)微變化來保護(hù)照片中的敏感信息，使選定的特征無法被已知人工智能人臉識別算法檢測到。
此前，使用圖片“加擾”技術(shù)造成的視覺失真會破壞照片的美感。為了克服這一局限性，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了“人類敏感度圖”，用于量化人類對各種場景中圖像不同部分的視覺失真的反應(yīng)。
開發(fā)過程始于一項(xiàng)涉及234名參與者和860張圖像的研究。向參與者顯示了同一圖像的兩個(gè)副本，他們必須挑選出視覺上失真的副本。對結(jié)果進(jìn)行分析后，研究小組發(fā)現(xiàn)人的敏感性受到多種因素的影響。這些因素包括照明、紋理、對象情感和語義等。
通過使用此“人類敏感度圖”，團(tuán)隊(duì)將其注入低人類敏感度區(qū)域中，以將視覺失真對圖像美學(xué)的破壞最小化。
AI算法能識別出左側(cè)圖片中的貓，但無法識別右側(cè)“加擾”處理的圖片中的貓
國大團(tuán)隊(duì)花了六個(gè)月的時(shí)間研究這項(xiàng)新技術(shù)。
對于數(shù)字隱私保護(hù)來說，現(xiàn)在阻止人們在社交媒體上發(fā)布照片為時(shí)已晚。但是，我們可以采取措施對抗AI算法，因?yàn)榕c機(jī)器的威力相比，人類跟蹤者的威脅逐漸減弱。國大的解決方案可謂兩全其美，一方面可以有效防范人臉識別AI算法，同時(shí)又不影響用戶的使用體驗(yàn)，加擾后的照片肉眼看上去并沒有明顯變化。
最終用戶可以使用該技術(shù)幫助在網(wǎng)上發(fā)布照片之前掩蓋照片中的重要屬性，并且默認(rèn)情況下，社交媒體平臺也有可能將其集成到他們的系統(tǒng)中。這將引入額外一層的隱私保護(hù)。
據(jù)悉，國大團(tuán)隊(duì)還計(jì)劃將該技術(shù)擴(kuò)展到視頻隱私保護(hù)，視頻是社交媒體平臺上經(jīng)常共享的另一種重要媒體。
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