Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Исследователи из Trustwave выпустили новый инструмент с открытым исходным кодом, который использует распознавание лиц для отслеживания тем в социальных сетях. Инструмент получил имя Social Mapper. Эта система способна находить профили в Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn и других сетях на основе имени пользователя и изображения.

Само собой, подобный поиск можно осуществлять вручную, но автоматизированный процесс гарантирует, что он будет выполняться гораздо быстрее — система может одновременно искать профили сразу нескольких людей.

«Сбор информации онлайн — довольно трудоемкий процесс. Вот если бы его можно было автоматизировать и применить в массовом масштабе к сотням и тысячам людей», — объясняют в Trustwave.

Social Mapper не требует доступ к API социальных сетей — это огромный плюс, так как необходимость в API ограничивало использование инструментов роде Geofeedia. Таким образом, система выполняет поиск в специальном окне, а затем использует распознавание лица для сканирования первых 10-20 результатов, ища соответствия.

Минусом — в сравнении с основанными на API методами поиска — является скорость. По оценкам разработчиков, поиск списка из 1000 человек может занять более 15 часов.

В качестве результата система выдает таблицу подтвержденных аккаунтов для каждого имени. Просто идеальная схема для фишинговых кампаний и общего сбора информации.

Social Mapper в настоящее время доступен на GitHub.

В прошлом месяце Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

Позже Amazon предложила решение проблемы использования системы Rekognition.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru