Saltar al contenido
Resultados Bonoloto

Los investigadores crean «caras maestras» capaces de engañar

Los investigadores han logrado engañar a un sistema de reconocimiento facial al crear nueve caras de «llave maestra», capaces de falsificar varias identidades como una llave que abre varias cerraduras. Al probar su algoritmo, descubrieron que solo una de estas caras correspondía al 20% de las identidades contenidas en una base de datos creada por la Universidad de Massachusetts. Prueba, una vez más, que el reconocimiento facial no es una tecnología infalible.

Investigadores de la Escuela de Ciencias de la Computación Blavatnik y la Escuela de Ingeniería Eléctrica en Tel Aviv, Israel, han creado nueve «caras maestras» (llamadas así en referencia a las «llaves maestras», que abren múltiples cerraduras) capaces de suplantar múltiples identidades. Este trabajo, publicado en el sitio de prepublicación arXiv , demostraría la falta de fiabilidad de los sistemas de reconocimiento facial actuales, según los científicos.

Como recordatorio, el reconocimiento facial es una técnica que utiliza rasgos faciales para identificar o autenticar a una persona. A partir de una imagen se produce una plantilla que representa las características del rostro. A continuación, el sistema comprobará si este modelo corresponde al

CREACIÓN DE «CARAS MAESTRAS»

El defecto explotado por los investigadores es el siguiente: la mayoría de los sistemas de reconocimiento facial se basan en los mismos marcadores para identificar a individuos específicos. Sin embargo, al crear modelos ficticios que incluyan varios de estos marcadores, es posible crear un «rostro maestro» capaz de engañar a los sistemas usurpando varias identidades.

Para llegar a esta conclusión, los investigadores desarrollaron un algoritmo de aprendizaje automático que se basa en una red de antagonistas generativos (GAN), una técnica de aprendizaje automático que destaca por su capacidad de «crear». Más precisamente, utilizaron StyleGAN,

ENGAÑAR AL 20% DE LAS IDENTIDADES DE UNA BASE DE DATOS

Primero, su modelo encuentra las características comunes presentes en varias caras. Luego, crea imágenes faciales que imitan esos rostros. Al probar su algoritmo, descubrieron que una sola cara creada desde cero correspondía al «20% de las identidades» contenidas en la base de datos «Caras etiquetadas en la naturaleza» (LFW), creada por la Universidad de Massachusetts en los Estados Unidos. Estados Unidos y que incluye 13.000 imágenes de rostros.

Los investigadores concluyen que la mayoría de las caras «polivalentes» tienen más de 60 años, tienen la piel blanca y no tienen gafas ni pelo. Por tanto, una gran parte de este grupo podría estar cubierto por una única «cara maestra». Además, solo dos de los nueve rostros principales creados eran mujeres, lo que se explica por los pocos rostros femeninos en la base de datos de LFW (alrededor del 22%).

UN SISTEMA FALIBLE

Este trabajo demuestra una vez más que el reconocimiento facial tiene fallas, como la mayoría de tecnologías. Esto plantea interrogantes cuando esta técnica se utiliza con fines de vigilancia, para resolver delitos … Por eso, su uso en lugares públicos es criticado por determinadas instituciones y asociaciones de protección de las libertades fundamentales, a imagen de la CNIL europea ( EDPB para la Junta Europea de Protección de Datos) y el Supervisor Europeo de Protección de Datos (SEPD).