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隐私保护成图像识别技术升级之痛

本文摘要:在电视或者网络上,我们不会看见一些被像素简化的文字或者脸部。这是出于隐私考虑到,某些信息不合适展出给大众,或者不会给当事人带给后遗症。 不过,随着科技的变革,这种维护隐私的方法早已不那么可信了。因为,除了人类以外,人工智能也重新加入到图像识别的行列中。 据Wired网站的报导,德州大学和康奈尔科技学院的研究人员找到,通过一些训练,神经网络可以辨识图像中隐蔽的信息,无论是模糊不清的门牌号,还是像素简化的人脸。

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在电视或者网络上,我们不会看见一些被像素简化的文字或者脸部。这是出于隐私考虑到,某些信息不合适展出给大众,或者不会给当事人带给后遗症。

不过,随着科技的变革,这种维护隐私的方法早已不那么可信了。因为,除了人类以外,人工智能也重新加入到图像识别的行列中。  据Wired网站的报导,德州大学和康奈尔科技学院的研究人员找到,通过一些训练,神经网络可以辨识图像中隐蔽的信息,无论是模糊不清的门牌号,还是像素简化的人脸。

而且,他们并不需要费力研发新的方法,只要用于主流的机器学习方法就行了。  我们用于了十分标准的图像识别技术。这才是让人忧虑的地方。

康奈尔科技的研究员VitalyShmatikov说道。由于这些方法广为人知,解析图片隐蔽信息只必须一些基础的技术。

  在训练神经网络的过程中,研究人员用于了几个大型的图像库。当神经网络看见的单词、脸部或者物品就越多,它的辨识准确率就不会越高。在神经网络的辨识准确率超过90%后,研究人员用三种隐私工具处置了图像,并且让神经网络之后解析这些图像。

最后,他们开始用新的模糊不清图像测试神经网络,看它否需要识别出有面部、物品或者手写的数字。  结果是,在某些数据库和隐私技术上,神经网络的成功率超过80%,甚至是90%。在像素化图像方面,随着图片模糊不清程度减少,神经网络的成功率不会减少,但是,它依然需要超过50%到75%的成功率。

  值得注意的是,神经网络并无法凭空完全恢复图像,或者把模糊不清的图片几乎还原成。它不能将其与自己见过的东西联系一起。

比如,在火车站的监控图像里,如果每个过往人员的面部都是模糊不清的,神经网络无法辨识每个人,但是,如果你猜测某人在特定时间经过,那么,神经网络就能从众人中识别出有那个人。  通过此项研究,研究人员向隐私人士和安全性人员明确提出了警告。在图像识别和数据搜集上,机器学习早已沦为不可忽视的工具。

我期望,经过了这项研究,当人们公布隐私技术并且声称其安全性之前,首先要经过神经网络的分析,Shamatikov说道。


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