Thời Trang Đối Kháng Trước Camera Giám Sát

Camera có AI xuất hiện trên đường phố khắp thế giới, có thể nhận dạng khuôn mặt hoặc biển số xe. Phản ứng từ công chúng đang mạnh lên.

Các lo ngại về riêng tư gồm việc không có sự đồng ý khi thu thập dữ liệu, cách dữ liệu được lưu và dùng, cùng nguy cơ bị lạm dụng. DeFlock lập bản đồ các máy đọc biển số xe tự động, viết tắt là ALPRs, để nâng cao nhận thức. Một số người còn phá hoại hoặc làm hỏng ALPRs.

Năm 2025, chuyên gia an ninh mạng Bill Swearingen bắt đầu thử một công cụ lọc đầu vào đơn giản để tìm lỗi phần mềm, lỗ hổng an ninh hoặc hành vi bất ngờ. Công cụ này nhắm vào YOLO, một trong những khung phát hiện đối tượng phổ biến nhất. Từ những gì học được, ông phát triển một thuật toán học tăng cường tạo ra nhiều mẫu đối kháng, rồi trình bày tại DEF CON.

Mỗi mẫu là một dạng trừu tượng hình học nhiều màu, đã được thử trên 11 model phát hiện đối tượng. Trong số đó có 4 model tìm khuôn mặt, 2 model nhận dạng khuôn mặt và 5 model phát hiện người, phần lớn đều công khai. Các mẫu thành công làm rối hệ thống phát hiện đối tượng, hạ điểm tin cậy, đôi khi đến mức không phát hiện được.

Cap_able và Urban Privacy đã bán quần áo thật. Phương pháp sản xuất đã được cấp bằng sáng chế của Cap_able dệt các họa tiết sáng và đậm vào vải dệt kim, còn các váy, quần và áo của hãng được sản xuất theo cách có đạo đức và bền vững. Chúng có thể gây nhiễu một số hệ thống thị giác máy tính, nhất là loại dựa trên mạng nơ-ron tích chập nhanh, khiến máy có thể xếp người mặc thành động vật hoặc vật thể.

Urban Privacy muốn làm rối một số hệ thống nhận dạng khuôn mặt dựa trên thuật toán OpenCV với bộ sưu tập Faception Reloaded mới nhất. Các họa tiết đen trắng được trừu tượng hóa từ khuôn mặt người hiện thêm như những khuôn mặt phụ trên bộ phát hiện, làm chậm chúng lại. Các đường cắt bất đối xứng và phom rộng nhằm che đi, khiến người khác khó nhận ra hình dáng cơ thể và dáng đi. Ý tưởng là tạo dữ liệu giả.